什么是YOLO的网络结构，如何改进YOLO的网络结构，看完就明白了

原创于 2025-10-11 20:01:37 发布 · 2.2k 阅读

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第一部分：什么是YOLO的网络结构

这是YOLO11的网络的架构图，整体可分为 Backbone（骨干网络）、Neck（颈部网络） 和 Head（检测头） 三部分，初学者可跳过先从搞懂网络结构开始，最后再回到这里，下面逐步讲解：

1. Backbone（骨干网络）

负责从输入图像中提取基础特征，是整个网络的 “特征提取器”。

卷积（Conv）操作：通过多个卷积层逐步提取图像的浅层到深层特征，比如边缘、纹理、形状等信息。
C3k2 模块：是网络的核心组件之一，有 c3k=False 和 c3k=True 两种模式。它通过 “分割（Split）- 瓶颈（Bottleneck）/ 子 C3k 模块 - 拼接（Concat）” 的流程，对特征进行更精细的处理，既减少计算量，又能保持特征的表达能力。
SPPF 模块：通过多次最大池化（MaxPool2d）和拼接（Concat），增大感受野，能更好地捕捉图像中远距离的特征依赖关系，同时减少计算复杂度。
C2PSA 模块：结合了 PSA（可能是某种注意力机制），通过注意力机制强化对关键特征的关注，提升特征提取的针对性。

2. Neck（颈部网络）

对 Backbone 提取的特征进行融合和增强，为 Head 提供更有效的特征表示。

上采样（Upsample）与拼接（Concat）：将不同尺度的特征图进行上采样后拼接，实现多尺度特征融合。这样能结合浅层的细节特征（如小目标的边缘）和深层的语义特征（如目标的类别信息），让网络对不同大小的目标都有较好的检测能力。
C3k2 模块再次作用：在 Neck 中继续使用 C3k2 模块，进一步细化和融合特征，确保特征在传递到 Head 前足够丰富和准确。

3. Head（检测头）

基于 Neck 输出的特征，完成目标的 “分类” 和 “边界框回归” 任务。

卷积与深度卷积（DWConv）：通过这些操作提取最终用于检测的特征。
损失计算：
- CIoU：是一种边界框回归的损失函数，考虑了边界框的重叠度、中心点距离和长宽比，能更精准地优化边界框位置。
- CLSLoss：是分类损失函数，用于优化目标类别的预测精度。

整体流程

输入图像先经过 Backbone 提取多尺度特征，再由 Neck 对这些特征进行融合与增强，最后 Head 基于融合后的特征，预测目标的类别和边界框位置，输出检测结果（如右侧展示的不同场景下的目标检测示例）。这种架构是目标检测领域常见的 “骨干 - 颈部 - 检测头” 范式，平衡了检测精度与计算效率。

要理解 YOLO11 的网络结构，我们可以把它拆成 **“特征提取→特征融合→结果输出”** 三个核心环节，像搭积木一样一步步搞清楚每个部分的作用。

一、先搞懂 “网络结构” 是什么

你可以把深度学习网络想象成一条 **“流水线”**：

输入是 “原材料”（比如鸡蛋的图片）；
中间的 “工序” 就是网络结构的各个模块（负责提取特征、融合信息）；
输出是 “成品”（比如鸡蛋的位置、类别）。“网络结构” 就是这条流水线的模块组成、连接方式和每个模块的功能。

二、YOLO11 网络结构拆解（以 YOLO11n 为例，轻量化版本）

YOLO11 的结构分为 ** 骨干网络（Backbone）、颈部（Neck）、检测头（Head）** 三部分，我们逐个说：

1. 骨干网络（Backbone）：给图片 “提炼特征”

骨干网络的作用是从原始图片中提取不同层次的特征（比如鸡蛋的形状、颜色、纹理，或者裂纹的边缘）。YOLO11 的骨干网络是一套 “轻量化 + 注意力增强” 的组合：

核心模块 1：C3k2 模块这是 YOLO 系列的经典 “特征提取单元”，把复杂的卷积计算拆分成小模块，在减少计算量的同时，保证特征提取能力。可以理解为 “高效的特征提炼车间”。
核心模块 2：SPPF（快速空间金字塔池化）它会对特征图做 “多尺度池化”（比如同时用大、中、小窗口提取特征），让网络能同时关注 “局部细节”（如裂纹）和 “全局结构”（如整个鸡蛋的形状）。
核心模块 3：C2PSA（带注意力的模块）注意力就像 “智能过滤器”，给重要的特征（比如裂纹的边缘）加权，让网络更关注关键信息，提升检测精度。

2. 颈部（Neck）：把特征 “混在一起优化”

颈部的作用是融合不同层次的特征（比如浅层的 “细节特征” 和深层的 “语义特征”），让网络既能看清小目标（如细微裂纹），又能识别大目标（如整颗鸡蛋）。YOLO11 用的是PANet 结构：

上采样 + 下采样：把深层的 “语义特征图” 放大（上采样），和浅层的 “细节特征图” 拼接；再把浅层的特征图缩小（下采样），和深层的特征图拼接。相当于 “把远、近景的信息融合成一张更清晰的图”。
多尺度融合：最终输出三个不同尺度的特征图（对应 “小目标、中目标、大目标”），确保不同大小的鸡蛋和缺陷都能被覆盖。

3. 检测头（Head）：输出 “最终检测结果”

检测头的作用是基于融合后的特征，直接输出目标的 “位置、类别、置信度”（比如 “这是一颗有裂纹的鸡蛋，在图片的左上角，可信度 90%”）。

它会对三个尺度的特征图分别做预测，每个特征点都会生成多个 “锚框”（可以理解为 “候选框”），然后通过非极大值抑制（NMS） 筛选出最准确的框，最终输出检测结果。

三、YOLO11 设计这些结构是为了啥？

总结一下，整个网络的设计逻辑是 **“高效提取特征→融合多尺度信息→精准输出结果”**，最终实现：

速度快：轻量化的骨干网络和模块设计，让它能在普通设备上 “实时检测”（比如工业流水线中每秒处理几十张鸡蛋图片）。
精度高：通过注意力、多尺度融合，对小目标（如细微裂纹）和复杂场景（如光照不均的车间）有很强的适应能力。
易部署：参数量少、计算量低，可以在嵌入式设备（如工业检测的边缘计算盒）上运行，适合实际工业场景。

四、初学者怎么改进 YOLO11？

如果你要适配其他目标检测任务（比如检测水果瑕疵、零件缺陷），可以从这几个方向入手：

改骨干网络：如果你的目标更小（如草莓的霉斑），可以给骨干网络加入更多 “细节提取模块”；如果目标更大（如汽车），可以简化骨干网络提升速度。
改颈部融合方式：如果你的任务对 “小目标” 要求极高，可以强化浅层特征的融合比例。
改检测头输出：如果需要额外输出 “分割结果”（如把裂纹的形状画出来），可以给检测头加一个 “分割分支”。

第二部分：如何改进YOLO的网络结构

想要改进YOLO的网络结构可从一个例子开始，要让 YOLO11 在鸡蛋检测任务中更快、更优，可从输入预处理、骨干网络轻量化、颈部简化、检测头适配四个维度修改网络结构，以下是具体方案：

一、输入预处理：降低计算负担

灰度图仅含单通道（无需处理 RGB 三通道），可在数据加载阶段直接转为单通道输入，减少网络的通道计算量。同时，可适当缩小输入图像尺寸（如从 640×640 降至 416×416），进一步降低每一层的特征图运算量。

二、骨干网络：极致轻量化

针对鸡蛋检测的 “小目标（裂纹、污损）+ 类别区分度高（灰度特征差异明显）” 特点，对骨干网络做如下修改：

替换 C3k2 为更轻量的模块：将部分 C3k2 模块替换为MobileNetV3 的深度可分离卷积模块，或直接使用Ghost 卷积（用少量计算生成 “ghost 特征图”，大幅减少参数量）。
减少骨干网络深度：去掉骨干网络中部分冗余的卷积层（如可将原 8 层特征提取层缩减为 6 层），保留对鸡蛋灰度特征（纹理、形状）敏感的层即可。
简化注意力模块：若鸡蛋灰度图的特征区分度已足够，可去掉 C2PSA 注意力模块，进一步降低计算耗时。

三、颈部：简化多尺度融合

鸡蛋检测中 “小目标（如裂纹）” 依赖浅层特征，“类别区分” 依赖中层特征，可对颈部做如下简化：

减少融合尺度：去掉对大目标敏感的 P5/32 特征层，仅保留P3/8（小目标）和 P4/16（中目标） 两个尺度的特征融合，降低颈部的拼接与卷积计算量。
替换 PANet 为更简单的特征融合方式：用直接通道拼接 + 1×1 卷积压缩替代复杂的上采样 - 下采样流程，快速融合深浅层特征。