yolov11改进slim-neck

### YOLOv11 Slim-Neck 技术细节和实现方法

#### 背景与动机
为了提高YOLO系列模型在边缘设备上的实时性和准确性，引入了Slim-Neck (SNs) 结构。这种结构旨在通过优化网络架构来平衡计算资源消耗与检测精度之间的关系[^1]。

#### Slim-Neck 的核心概念
Slim-Neck 是基于 GSConv 设计的一种新型瓶颈层，它能够有效地减少参数数量并加速推理过程而不牺牲太多性能。具体来说：

- **通道重组**：通过对特征图的不同部分应用不同类型的卷积操作（如深度可分离卷积），可以更灵活地控制每层的信息流。

- **多尺度融合机制**：利用跨层次连接的方式增强低分辨率特征表示的能力，从而更好地捕捉到图像中的细粒度信息。

#### 实现步骤概述
以下是针对 YOLOv11 添加 Slim-Neck 组件的主要改动点：

##### 修改配置文件
首先，在 `yolov11.yaml` 配置文件中定义新加入的 SN 模块及其超参设置。例如：

backbone:
  ...
neck:
    type: 'SlimNeck'
    out_channels: [256, 512, 1024]
head:
  ...

##### 编写 Python 类
接着创建一个新的Python类用于实例化Slim-Neck对象，并将其集成至整个框架内。这里给出一个简化版的例子：

import torch.nn as nn

class SlimNeck(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=[256, 512, 1024], mid_channels=256):
        super(SlimNeck, self).__init__()
        
        # 定义各阶段的具体组件...
    
    def forward(self, x):
        """前向传播逻辑"""
        pass
    
def build_slim_neck(cfg):
    return SlimNeck(**cfg['neck'])

##### 更新训练脚本
最后调整主程序入口处的相关调用语句，确保能正确加载自定义颈部结构参与迭代更新流程：

from models import yolov11, build_slim_neck

if __name__ == '__main__':
    model = yolov11()
    neck = build_slim_neck(model.cfg)
    model.add_module('neck', neck)

    trainer.train(model=model, ...)