yolov11 网络结构

YOLOv11（You Only Look Once Version 11）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一，这是一种实时目标检测算法。它基于全卷积网络架构，旨在在一个前向传递过程中同时定位和分类图像中的对象。以下是YOLOv11的一些关键特点：

1. **基础结构**：YOLOv11继承了YOLO系列的核心设计，如网格细胞（Grid Cells）、每个细胞预测固定数目的边界框（BBoxes）以及对应的类别概率。

2. **SPPNet（Spatial Pyramid Pooling）**：利用空间金字塔池化层，捕获不同尺度特征信息，有助于识别大小变化的对象。

3. **Path Aggregation Network (PAN)**：引入路径聚合块，通过连接不同分辨率的特征图，融合多尺度信息增强模型性能。

4. **MViT（Multi-View Transformer）**：采用多视图Transformer模块替换传统的卷积层，引入了更先进的注意力机制，提高了模型对复杂场景的理解能力。

5. **Self-Attention Mechanisms**：使用自注意力机制，让模型能够更好地理解和关注全局上下文。

6. **ResNeXt和EfficientNet风格的瓶颈块**：结合了深度、宽度和效率优化，提升了计算效率的同时保持较高的精度。

7. **数据增强**：包括随机裁剪、翻转、颜色扰动等技术，增强了模型对训练样本的泛化能力。

8. **训练策略**：通常会采用较大的预训练权重初始化、更长的学习率调整策略和更强的数据增强手段。