yolov11技术路线

YOLOv11是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，这是一种实时物体检测算法。YOLO是一种单阶段检测模型，它最初在2016年由Joseph Redmon等人提出，旨在提高检测速度的同时保持较高的精度。

技术路线方面，YOLOv11的主要改进包括但不限于以下几个关键点：

1. **架构更新**：YOLOv11采用了更先进的网络结构，如MViT（Multi-scale Vision Transformer）或者CSPDarknet（Convolutional Spatial Pyramid Networks），结合了卷积神经网络和Transformer的特点。

2. **更大规模的数据集训练**：利用更多的数据（比如ImageNet、COCO等）进行预训练，以提升模型的泛化能力。

3. **特征融合**：通过级联金字塔或跨层连接等方式整合多尺度特征，增强对目标尺寸变化的适应性。

4. **动态锚框**：调整锚框大小和比例，以更好地匹配不同尺寸的目标，这有助于减少误报和漏检。

5. **Mosaic数据增强**：在训练过程中采用mosaic技术，将四个随机裁剪的小图片拼接成大图进行训练，提高模型的鲁棒性和泛化性能。

6. **正则化策略**：可能包含一些最新的正则化技术，例如DropBlock、MixUp或CutMix，用于防止过拟合。