YOLOV11C3k2块结构图

### YOLO V11 C3k2 块结构解析

YOLO V11 中引入了改进的C3k2模块，该模块旨在提升模型效率和准确性。具体来说，在原有基础上进行了多项优化：

#### 1. 结构概述
C3k2模块采用了轻量化设计思路，通过减少计算量来提高推理速度而不显著降低精度。此模块内部集成了多个卷积层以及残差连接机制[^2]。

#### 2. 关键组件说明
- **UIB (Universal Inverted Bottleneck)**: UIB 是一种新型反向瓶颈架构，能够有效压缩特征图通道数并增强表达能力。

- **Mobile MQA Attention Module**: 这一注意力机制可以自适应地突出重要区域的信息，从而改善整体性能表现。

import torch.nn as nn

class C3k2Block(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(C3k2Block, self).__init__()
        
        # 定义UIB部分
        self.ui_layer = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, in_channels//4, kernel_size=1),
            nn.BatchNorm2d(in_channels//4),
            nn.ReLU(),
            
            nn.Conv2d(in_channels//4, in_channels*2, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(in_channels*2),
            nn.ReLU()
        )
        
        # Mobile MQA 注意力模块
        self.attention_module = ...  # 省略实现细节
        
        # 输出转换
        self.out_conv = nn.Conv2d(in_channels*2, out_channels, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        residual = x
        uit = self.ui_layer(x)
        att_out = self.attention_module(uit)
        output = self.out_conv(att_out + residual)
        return output

上述代码展示了简化版的C3k2块定义方式，实际应用中可能还会涉及更多参数调整与配置选项。