YOLO11 沉浸式讲解 YOLOV11网络结构以及代码剖析

        YOLO11采用改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取能力，提高了物体检测的精确度和复杂任务的表现。YOLO11引入精炼的架构设计和优化的训练流程，实现更快的处理速度，同时保持精度和性能之间的最佳平衡。通过模型设计的进步，YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的均值平均精度（mAP），同时使用比YOLOv8m少22%的参数，使其在不妥协准确性的情况下更加计算高效。YOLO11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保最大灵活性。无论是物体检测、实例分割、图像分类、姿态估计，还是定向物体检测（OBB），YOLO11都旨在应对多样的计算机视觉挑战。

1.Ultralytics YOLO11相比于之前版本的主要改进有哪些？

Ultralytics YOLO11在其前身基础上引入了几项重要进步。主要改进包括：

1. 增强的特征提取：YOLO11采用改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取能力，提高了物体检测的精确度。
2. 优化的效率和速度：精炼的架构设计和优化的训练流程实现了更快的处理速度，同时保持了准确性和性能之间的平衡。
3. 更高的准确性与更少的参数：YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的均值平均精度（mAP），同时使用比YOLOv8m少22%的参数，使其在不妥协准确性的情况下更加计算高效。
4. 环境适应性强：YOLO11可以在多种环境中部署，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统。
5. 支持广泛的任务：YOLO11支持多种计算机视觉任务，如物体检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向物体检测（OBB）。

        我们先来看一下其网络结构有什么变化，可以看出，相比较于YOLOv8模型，其将CF2模块改成C3K2，同时在SPPF模块后面添加了一个C2PSA模块，且将YOLOv10的head思想引入到YOLO11的head中，使用深度可分离的方法，减少冗余计算，提高效率。下面我们来详细看一下这两个模块的结构是怎么构成的，以及它们为什么要这样设计

2.  C3K2的网络结构

      从下面图中我们可以看到，C3K2模块其实就是C2F模块转变出来的，它代码中有一个设置，就是当c3k这个参数为FALSE的时候，C3K2模块就是C2F模块，也就是说它的Bottleneck是普通的Bottleneck；反之当它为true的时候，将Bottleneck模块替换成C3模块。

   

 3.  C2PSA的网络结构

  C2PSA是对 C2f 模块的扩展，它结合了PSA(Pointwise Spatial Attention)块，用于增强特征提取和注意力机制。通过在标准 C2f 模块中引入 PSA 块，C2PSA实现了更强大的注意力机制，从而提高了模型对重要特征的捕捉能力。

                 

3.1. C2f 模块回顾：

        C2f模块是一个更快的 CSP（Cross Stage Partial）瓶颈实现，它通过两个卷积层和多个 Bottleneck 块进行特征提取。相比传统的 CSPNet，C2f 优化了瓶颈层的结构，使得计算速度更快。在 C2f中，cv1 是第一个 1x1 卷积，用于减少通道数；cv2 是另一个 1x1 卷积，用于恢复输出通道数。而 n 是一个包含 Bottleneck 块的数量，用于提取特征。

3.2. C2PSA 模块的增强：

        C2PSA 扩展了 C2f，通过引入PSA( Position-Sensitive Attention)，旨在通过多头注意力机制和前馈神经网络来增强特征提取能力。它可以选择性地添加残差结构（shortcut）以优化梯度传播和网络训练效果。同时，使用FFN 可以将输入特征映射到更高维的空间，捕获输入特征的复杂非线性关系，允许模型学习更丰富的特征表示。

4. head部分 

YOLO11在head部分的cls分支上使用深度可分离卷积 ，具体代码如下，cv2边界框回归分支，cv3分类分支。

 self.cv2 = nn.ModuleList(
            nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x in ch
        )
        self.cv3 = nn.ModuleList(
            nn.Sequential(
                nn.Sequential(DWConv(x, x, 3), Conv(x, c3, 1)),
                nn.Sequential(DWConv(c3, c3, 3), Conv(c3, c3, 1)),
                nn.Conv2d(c3, self.nc, 1),
            )
            for x in ch
        )

 

这个是我在哔哩哔哩上的讲解：YOLOv11 原理+代码 详细剖析_哔哩哔哩_bilibili