YOLOv11改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet配合HSFPN助力yolov11有效涨点（教你如何融合创新点）

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是华为VanillaNet主干配合HSFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的HSFPN其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分：特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的。其可以起到特征选择的作用，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写论文了。我发的改进机制已经有多名读者在Qq私聊我已经有涨点效果了，均有记录证明！欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

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

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目录

一、本文介绍

二、手把手教你添加华为VanillaNet主干

2.1 VanillaNet核心代码

2.2 修改教程 

2.2.1 修改一

2.2.2 修改二 

2.2.3 修改三 

2.2.4 修改四

2.2.5 修改五

2.2.6 修改六

2.2.7 修改七

2.2.8 修改八

注意！！！ 额外的修改！

修改八

注意事项！！！ 

 三、HSFPN的核心代码

四、手把手教你添加HS-FPN 

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

五、融合后的yaml文件

5.1 yaml文件

5.2 运行文件

5.3 运行记录

五、本文总结

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二、手把手教你添加华为VanillaNet主干

2.1 VanillaNet核心代码

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import torch
import torch.nn as nn
from timm.layers import weight_init

__all__ = ['vanillanet_5', 'vanillanet_6'