yolov11架构图

截至当前，YOLO系列的最新版本并未达到第11版。最新的公开资料主要集中在YOLOv8左右，而关于YOLOv11的信息尚不存在于公共领域内[^1]。

对于现有最接近的YOLO版本架构描述如下：

### YOLOv5 Backbone详析

YOLOv5采用了改进后的CSPDarknet53作为其骨干网络，该设计有效减少了计算成本并提升了检测精度。具体来说，在构建过程中引入了多种创新机制，比如跨阶段局部网络(Cross Stage Partial Network, CSP)，这有助于提高训练效率和模型性能[^3]。

import torch.nn as nn

class Bottleneck(nn.Module):
    # Standard bottleneck
    def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g)
        self.add = shortcut and c1 == c2
    
    def forward(self, x):
        return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))

由于缺乏有关YOLOv11的具体文档和支持材料，无法提供相应的架构图表或详细说明。建议关注官方发布渠道获取最新进展信息。