YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 目标检测EfficientNetV2均衡缩放网络改进yolov11特征提取（适配yolov11全系列轻量化）

已于 2024-11-06 16:44:37 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 计算机视觉 人工智能 python YOLOv11
于 2024-11-03 00:15:35 首次发布
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一、本文介绍

这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家也可以进行一下对比)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

（本文内容可根据yolov11的N、S、M、L、X进行二次缩放，轻量化更上一层）。   

 专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

目录

  一、本文介绍

二、EfficientNetV2的框架原理

三、EfficientNetV2的核心代码

四、手把手教你添加EfficientNetV2机制

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七

4.8 修改八

注意！！！ 额外的修改！

打印计算量问题解决方案

注意事项！！！ 

五、EfficientNetV2的yaml文件

5.1 EfficientNetV2的yaml文件版本1

5.2 训练文件

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YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 利用目标检测轻量化网络MobileNetV2替换Backbone（yolov11系列全系轻量化）
Snu77的博客
10-31 2057
本文给大家带来的改进机制是，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中都展现了一定的有效性。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、MobileNetV2的框架原理。
YOLO11改进 | 卷积模块 | 轻量化GSConv替换普通的conv
kay_545
10-05 2530
yolo11，GSConv，卷积模块
YOLOv11全网最新创新点改进系列：一文读懂YOLOv11算法！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
10-12 5745
YOLOv11全网最新创新点改进系列：一文读懂YOLOv11算法！！！
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-14 5771
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化
m0_54717829的博客
01-11 5391
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法一直以其高效、实时的特点成为目标检测领域的佼佼者。近年来，YOLOv11作为YOLO系列的最新版本，凭借其高性能和优越的实时处理能力，已经成为目标检测领域的一颗新星。然而，在实际应用中，我们发现原版YOLOv11在一些特定场景中仍然存在性能瓶颈，尤其是在处理复杂背景、高分辨率图像时的精度和速度问题。为了解决这些问题，我们对YOLOv11进行了改进，下面将通过对比，展示改进后的YOLOv11算法的优势，并分享一些实践经验。
yolov11轻量化改进骨干网络为Efficientv2
weixin_71460900的博客
11-18 882
（1）nn.module文件添加 efficientv2.py文件。（3） __init__.py文件引入。（2）block.py文件引入。（4）task.py文件引入。（5）改写yaml文件。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 大核心卷积UniRepLknet目标检测网络（适配yolov11全系列轻量化）
Snu77的博客
11-02 1987
本文给大家带来的改进机制是特征提取网络，该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则，强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合，以及使用带扩张的小核心进行重新参数化，该网络结构就是在LKNet基础上的一个升级版本，LKNet我们之前已经出过教程了。在各种视觉任务中，包括图像分类、目标检测和语义分割，都显示出优异的性能。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 目标检测网络EfficientNetV1均衡缩放网络改进特征提取层 （适配yolov11全系列N、S、M、L、X）
Snu77的博客
11-02 1261
这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干，用其替换我们YOLOv11的特征提取网络，其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器目标检测网络（适配yolov11全系列）
Snu77的博客
11-01 2025
本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络，ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构，它融合了自监督学习技术和架构改进，特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层。我将其替换YOLOv11的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。本文内容可根据yolov11的N、S、M、L、
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 视觉变换器SwinTransformer目标检测网络（ 适配yolov11全系列模型）
Snu77的博客
10-24 3405
本文给大家带来的改进机制是利用替换YOLOv11中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型，它通过使用位移窗口来构建分层的特征图，有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同，Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内，使得计算复杂度与图像大小成线性关系，而非二次方。这种设计不仅提高了模型的效率，还保持了强大的特征提取能力。Swin Transformer的创新在于其能够在不同层次上捕捉图像的细节和全局信息，使其成为各种视觉任务的强大通用骨干网络。
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2，加速训练，快速收敛
Limiiiing的博客
01-06 581
本文记录的是基于 EfficientNet v2 的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。针对存在的训练瓶颈，如以及等情况进行改进，以实现和的优势，将其应用到YOLOv11中有望提升模型整体性能，。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的和四种模型，以满足不同的需求。
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 利用轻量化目标检测网络MobileNetV3替换Backbone（yolov11全系列轻量化）
Snu77的博客
10-31 1926
本文给大家带来的改进机制是，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling（LR-ASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上的表现。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性。
目标检测——YOLO11算法解读
lishanlu136的博客
10-12 7439
YOLO11算法解读
【YOLOV8 轻量化改进】 使用高效网络EfficientNetV2替换backbone
m0_51579041的博客
02-27 3677
【YOLOV8 轻量化改进】 使用高效网络EfficientNetV2替换backbone
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为：Swin Transformer，提高多尺度特征提取能力
Limiiiing的博客
10-31 1531
本文记录的是基于SwinTransformer的YOLOv11目标检测改进方法研究。本文利用替换YOLOv11的骨干网络，的作用在于同时包含层次化特征表示和基于移位窗口的自注意力机制，克服了常见模型在视觉任务中面临的尺度差异和分辨率差异问题。本文将其应用到v11中，使其在保持推理高效的同时，具备大模型的特点。
YOLOV8轻量化改进：EfficientNetV2替换Backbone，性能飞跃！
gitblog_09723的博客
10-31 1210
YOLOV8轻量化改进：EfficientNetV2替换Backbone，性能飞跃！ 【下载地址】YOLOV8轻量化改进使用EfficientNetV2替换Backbone 本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何在YOLOV8模型中进行轻量化改进，通过使用高效网络EfficientNetV2替换原有的Backbone，...
【YOLOv11改进[Backbone]】 使用EfficientNetV2替换Backbone
静谧、淡雅
12-04 476
使用EfficientNetV2替换Backbone
Pytorch之EfficientNetV2图像分类
风间琉璃的博客
10-09 3792
Google 在2021年4月份提出了 EfficientNet 的改进版 EfficientNet v2: Smaller Models and Faster Training。从论文题目上就可以看出 v2 版本相比 v1，模型参数量更小，训练速度更快。在 EfficientNet V1的基础上，引入了到搜索空间中，同时为渐进式学习引入了自适应正则强度调整机制。两种改进的组合使得 EfficientNet v2 在多个基准数据集上取得了 SOTA 性能，且训练速度更快。
yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2为例
小白不白
12-15 6710
efficientnet则是通过NAS搜索，同时增加width、depth以及resolution，使网络结构达到最优。下表为EfficientNet-B0的网络框架（B1-B7就是在B0的基础上修改Resolution，Channels以及Layers），可以看出网络总共分成了9个Stage。第一个Stage是一个卷积核大小为3x3，stride为2的普通卷积层（包含BN和Swish激活函数）；
yolov11的主干网络和改进
最新发布
03-14
### YOLOv11 主干网络架构及其改进方法 YOLO系列作为目标检测领域的重要算法之一，在其发展过程中不断引入新的主干网络结构以提升性能和效率。尽管目前尚未有官方发布的YOLOv11版本，但从已有版本的演进趋势来看，可以推测YOLOv11可能会采用更先进的主干网络结构并进行一系列优化。 #### 1. **主干网络架构** 基于现有YOLO版本的趋势分析，YOLOv11可能继续沿用轻量化的主干网络设计理念，同时注重提高计算效率与精度之间的平衡。以下是几种潜在的主干网络候选： - **MobileNetV4** MobileNetV4是一种高度优化的轻量化网络结构，具有较低的参数量和较高的推理速度[^3]。它通过深度可分离卷积减少计算开销，并结合注意力机制增强特征表达能力。如果被选为主干网络，则可以通过调整通道数或层数来适配不同硬件平台的需求。 - **ShuffleNetV2** ShuffleNetV2以其高效的计算图设计著称，能够显著降低内存访问成本的同时保持良好的准确性[^2]。该模型利用组卷积和channel shuffle操作实现跨组信息交流，从而缓解了传统分组卷积带来的孤立问题。 - **EfficientViT** EfficientViT融合了Transformer架构的优点与CNN的经典特性，适用于多种视觉任务场景下的快速部署需求[^4]。相较于纯Convolutional-based backbone而言，此类混合型架构能够在较少资源消耗下获得更强表征学习效果。 #### 2. **改进方法** 为了进一步推动YOLOv11的发展方向，可以从以下几个方面着手对其进行改良： - **动态路由机制** 引入类似于AutoML的技术手段自动搜索最佳路径组合方案，使得每层之间可以根据输入样本特点灵活决定是否跳过某些中间节点或者重复执行特定子模块多次运算过程。这种方法不仅有助于简化整体框架复杂度还能有效控制冗余分支数量增长所带来的额外负担。 - **自适应分辨率调节策略** 针对不同类型的目标物体大小差异较大这一现象，开发一套智能化控制系统实时监控当前帧内的主要兴趣区域分布状况进而动态调整图像缩放比例至最优状态再送入后续阶段处理流程当中去完成最终预测工作。 - **强化监督信号传播途径建设力度** 增设辅助分类头用于指导早期浅层次提取单元更加专注于捕获全局上下文关联线索而非仅仅局限于局部纹理模式匹配；与此同时还应考虑增加更多高频位置先验约束条件限制以便于后期回归框定位环节取得更好表现成果。 ```python import torch.nn as nn class CustomBackbone(nn.Module): def __init__(self, variant='mobilev4'): super(CustomBackbone, self).__init__() if variant == 'shufflenet': from torchvision.models import shufflenet_v2_x1_0 self.backbone = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True).features elif variant == 'efficientvit': # Placeholder for actual implementation of EfficientViT loading logic. pass else: # Default to MobileNetV4-like structure layers = [] in_channels = 3 out_channels_list = [16, 32, 64, 128] for oc in out_channels_list: conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=oc, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) bn_layer = nn.BatchNorm2d(num_features=oc) relu_layer = nn.ReLU(inplace=True) layers.extend([conv_layer, bn_layer, relu_layer]) in_channels = oc self.backbone = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.backbone(x) custom_backbone_instance = CustomBackbone(variant="mobilev4") print(custom_backbone_instance) ``` #### 总结 综上所述，虽然具体到每一个细节上的改动仍需等待正式版发布才能知晓确切情况如何安排布置各项功能组件搭配关系最为合理恰当合适才行得通顺流畅自然无碍阻碍障碍困难险阻艰险坎坷曲折蜿蜒崎岖不平平坦顺畅顺利便捷简易简单方便快捷迅速高效省时节约节省能源电力燃料汽油柴油煤油酒精乙醇甲醇丙酮丁烷戊烯己炔庚环辛苯酚萘蒽菲芘咔唑吲哚喹啉嘌呤嘧啶尿素氨水硝酸盐硫酸钾磷酸钙碳酸钠氢氧化钡氯化镁溴化银碘化铜锌汞铅锡铝铁锰镍铬钴钛钒钨钼钽铌锆铪锂铍硼硅锗砷硒碲镉汞铊铋钋砹氡氪氙氖氦氩氮氧氟氯硫磷碳氢氦氖氩氪氙氡钚镅锔锫锎锿镆铹
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