YOLOv11结构图介绍

### YOLOv11架构详解

#### 三、YOLOv11的整体结构概述
YOLOv11作为YOLO系列的最新迭代版本，在继承前代优点的基础上进行了多项优化和创新。整体框架依旧保持简洁高效的特点，主要由Backbone、Neck以及Head三个核心模块构成[^2]。

#### 四、Backbone部分解析
在YOLOv11中，Backbone采用了更深层次的卷积神经网络模型来增强特征提取能力。通过引入更多的残差连接机制，不仅提高了计算效率还有效缓解了梯度消失问题。此外，针对不同尺度的目标检测需求，该部分特别强化了多尺度特征融合技术的应用，使得模型能够更好地捕捉从小到大的各类目标信息。

class Backbone(nn.Module):
    def __init__(self, depth=50):  
        super().__init__()
        self.backbone = resnet_fpn_backbone('resnet{}'.format(depth), pretrained=True)

    def forward(self,x):
        return self.backbone(x)

#### 五、Neck组件说明
为了进一步提升检测精度并加快推理速度，YOLOv11对Neck做了精心设计。具体来说，这里实现了FPN（Feature Pyramid Network）与PANet（Path Aggregation Network）相结合的方式来进行跨层特征传递。这种组合方式既保留了高分辨率图像中的细节信息又兼顾到了低层次语义表达的重要性，从而达到更好的性能表现。

def get_neck():
    neck = FPN_PAN()
    return neck

#### 六、Head模块阐述
最后是负责最终预测输出的Head部分。不同于以往简单的全连接层实现方法，YOLOv11在此处融入了更多先进的设计理念和技术手段。比如采用解耦头(Decoupled Head)，分别处理分类和回归任务；同时增加了额外的学习分支用于辅助训练过程中的监督信号传导，以此促进整个系统的稳定性和泛化能力。

class DecoupledHead(nn.Module):
    def __init__(self,num_classes,in_channels):
        super(DecoupledHead,self).__init__()
        self.cls_convs = nn.Sequential(
            ConvModule(in_channels),
            ...
        )
        self.reg_convs = nn.Sequential(
            ConvModule(in_channels),
            ...
        )

    def forward(self,x):
        cls_feat = self.cls_convs(x)
        reg_feat = self.reg_convs(x)
        return cls_feat,reg_feat