【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+MobileNetV3（2019）: 更快，更精准；

YOLOv11主干网络替换为MobileNetV3改进实例
已于 2025-01-27 16:54:40 修改
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分类专栏： YOLOv11目标检测改进 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 目标检测 计算机视觉
于 2025-01-27 15:18:30 首次发布
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 YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏

目录

 YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏

本文介绍

1.完整代码获取

2.MobileNetv3介绍

文章摘要

3. MobileNetv3网络结构图

4. yolov11-MobileNetv3 yaml文件

5.MobileNetv3代码实现

6.MobileNetv3添加方式

本文介绍

本文给大家带来的改进内容是将YOLOv11的主干网络部分替换为轻量级主干网络MobileNetV3，MobileNetV3有两个大小分别是large和small，分别适用于不同的场景;使用NetAdapt算法获得卷积核和通道的最佳数量;其继承V1的深度可分离卷积与V2的具有线性瓶颈的残差结构;在block结构上做了改进：引入SE通道注意力结构;并且使用了一种新的激活函数hard-swish(x)代替Relu6；

1.完整代码获取

此专栏提供完整的改进后的YOLOv11项目文件，更换数据集便
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主要是对该文章进行复现，以及对一些问题进行解答。
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）
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yolov11轻量化改进骨干替换MobileNetV3
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def _predict_once 函数 复制下面的函数（注意把_predict_once函数上面一行return self._predict_once(x, profile, visualize, embed) 删除embed）（1）nn.module文件编写MobilinetV3文件。（2）改写task.py文件。（4）改写yaml文件。
YOLOv8 改进：主干网络改进融合 MobileNetV3 + CA 注意机制
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通过结合 MobileNetV3 和 CA 提升 YOLOv8 的特征提取能力，能够有效减少模型复杂度并增强检测性能。这种方法不仅适用于资源受限的设备，还能在丰富多样的实际应用中提供强劲支持。
YOLOv11改进有效系列目录 - 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
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在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
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==================== 新增代码开始（你原始代码加入的 LocalAttention 特殊处理） ====================# d["backbone"] 和 d["head"] 都是类似 [(from, number, module_name, args), ...] 的条目列表。# ----------------- 遍历 backbone 和 head 中定义的每一层 -----------------
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在YOLOv8目标检测模型中将主干网络替换为MobileNetV3，是提升模型性能和效率的一种常见做法。这种改进方式可以显著减少计算资源消耗，同时保持较高的检测精度，适用于移动端或边缘设备部署场景。 ### 替换主干网络的核心步骤 1. **理解YOLOv8的架构** YOLOv8由主干网络（Backbone）、特征金字塔网络（Neck）以及检测头（Head）组成。主干网络负责提取图像的基础特征，通常采用CSPDarknet等结构[^4]。将主干网络替换为MobileNetV3，需要确保其输出的特征图与Neck部分兼容。 2. **引入MobileNetV3作为新主干** MobileNetV3是一种轻量级卷积神经网络，通过使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）和Squeeze-and-Excitation模块来优化计算效率与准确率之间的平衡。其两种变体（Large和Small）可根据具体需求选择[^5]。例如，MobileNetV3-Large适合对精度要求较高的场景，而MobileNetV3-Small更适合资源受限的环境。 3. **适配特征金字塔输入** 由于不同主干网络输出的特征层维度可能不一致，需要调整Neck部分的输入通道数以匹配MobileNetV3的输出。例如，在YOLOv8中，PANet（Path Aggregation Network）作为Neck模块，需根据MobileNetV3输出的特征图进行通道调整。 4. **修改配置文件** 在YOLOv8的配置文件中（如`yolov8s.yaml`），找到定义Backbone的部分，并将其替换为MobileNetV3的实现类。例如： ```yaml backbone: type: MobileNetV3 name: mobilenet_v3_large # 或mobilenet_v3_small pretrained: True # 使用预训练权重 ``` 5. **迁移学习与微调** 替换主干网络后，建议使用ImageNet预训练的MobileNetV3权重进行初始化，然后对整个模型进行微调。这有助于加快收敛速度并提高最终性能。 6. **评估与优化** 在验证集上测试改进后的模型，关注关键指标如mAP、FPS（帧率）和参数量。如果发现精度下降明显，可尝试以下优化手段： - 引入注意力机制（如SE、CBAM） - 增加特征融合模块 - 调整输入图像分辨率 ### 示例代码片段：集成MobileNetV3到YOLOv8 以下是一个简化版的PyTorch代码示例，展示如何将MobileNetV3集成到YOLOv8中： ```python import torch from torchvision.models import mobilenet_v3_large class MobileNetV3Backbone(torch.nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super().__init__() backbone = mobilenet_v3_large(pretrained=pretrained) self.feature_extractor = torch.nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2]) def forward(self, x): return self.feature_extractor(x) # 在YOLOv8模型中替换Backbone from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8s.yaml") # 加载自定义配置 model.model.backbone = MobileNetV3Backbone(pretrained=True) # 替换主干网络 ``` ### 总结 将MobileNetV3作为YOLOv8的主干网络，不仅能有效降低模型复杂度，还能在保持较高检测精度的前提下实现更高效的推理速度。这一改进方案特别适用于对实时性和硬件资源有限制的应用场景，如智能摄像头、无人机视觉导航等。 ---
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