YOLOv11：架构改进与训练方法优化详解

最新推荐文章于 2025-04-23 19:23:59 发布
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分类专栏： yolo 文章标签： YOLO
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YOLOv11：架构改进与训练方法优化详解

yolo11-1
图片来源：Ultralytics官网

YOLOv11 在YOLOv8的基础上，对架构改进和训练方法优化方面都有了显著的提升。通过引入 C3K2 块和 C2PSA 块，YOLOv11 提高了特征提取能力和多尺度检测能力。这些改进使得 YOLOv11 在目标检测任务中表现更加出色，为实际应用提供了更强大的支持。

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图片来源：优快云@一勺汤：YOLO11 沉浸式讲解 YOLOV11网络结构以及代码剖析

YOLOv11 的架构改进

主干网络（Backbone）

YOLOv11 的主干网络采用了 C3K2 块，这是一种改进的卷积块结构。C3K2 块通过并行卷积和灵活的参数配置，提高了特征提取能力，同时减少了计算量和参数量。这种设计使得 YOLOv11 在保持高精度的同时，能够更高效地进行特征提取。
C3K2
图片来源：优快云@一勺汤：YOLO11 沉浸式讲解 YOLOV11网络结构以及代码剖析

特征融合模块（Neck）

YOLOv11 引入了 C2PSA（Channel-wise and Spatial Pyramid Attention）块，该模块通过多头注意力机制，增强了对关键区域的关注，提高了检测精度。
C2PSA
图片来源：优快云@一勺汤：YOLO11 沉浸式讲解 YOLOV11网络结构以及代码剖析

检测头（Detection Head）

YOLOv11 检测头中增加了深度可分离卷积（DWConv），进一步提高了模型的效率。深度可分离卷积通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，减少了计算量和参数量，同时保持了模型的精度。
Head
图片来源：优快云@一勺汤：YOLO11 沉浸式讲解 YOLOV11网络结构以及代码剖析

致谢

@一勺汤
@Ultralytics

YOLOv11改进 | Conv篇 | YOLOv11引入DSConv
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我们在最流行的神经网络架构ResNet，DenseNet，GoogLeNet，AlexNet和VGG-Net上测试了我们的模型作为标准卷积的即插即用替代品，并展示了最先进的结果，精度损失不到1%，无需重新训练，仅使用4位量化。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~这可以通过最小化KL散度或欧几里得距离来实现。
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本研究旨在通过对YOLOv8和YOLOv11进行全面系统的比较来弥补这些缺陷。 本研究旨在阐明每个模型的工作原理，从而加深人们对YOLO发展历程的理解。 本研究旨在促进计算机视觉领域的创新和发展。
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​​​​​​【YOLO】深入理解 CSP 瓶颈模块的变种：Bottleneck、C3、C3k、C2f 和 C3k2_csp模块-优快云博客YOLOv12论文模型解析 | 手把手带你零基础看懂yolov12的网络结构（附手绘超详细网络结构图）-优快云博客YOLOv8 - Ultralytics YOLO DocsYOLO12论文： https://arxiv.org/pdf/2502.12524YOLOv8 Github：https://github.com/open-mmlab/mmyolo/tree/
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YOLOv11改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv11结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)
tsg6698的博客
10-04 647
(4). 通道注意力增强：DSAttention在进行多尺度卷积之前，利用池化操作结合1x1卷积进行通道注意力的计算，通过Adaptive Pooling层提取通道间的全局信息，并通过Sigmoid激活函数强化重要的特征通道，从而提升特征选择的精度。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
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虽然最近的基于内核的动态上采样器（如CARAFE、FADE和SAPA）的性能提升令人印象深刻，但它们引入了大量工作负载，主要是由于耗时的动态卷积和用于生成动态内核的额外子网。DySample模块的设计旨在解决现有动态上采样器的高计算开销和复杂性问题，同时提供更好的性能和效率。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
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在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。
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