yolov11更换主干

更改YOLOv11主干网络架构的方法
在 YOLOv11 中更改主干网络涉及多个方面的调整，主要包括代码结构调整、配置文件更新以及确保新主干网络与原有框架兼容。以下是具体方法：
修改主干网络模块定义
为了将不同的主干网络集成到 YOLOv11 中，需先创建一个新的 Python 文件来定义所选主干网络的类和函数。例如，在 yolov11/ultralytics/nn/modules 下新建一个名为 swin_transformer_backbone.py 的文件用于实现 Swin Transformer 作为主干网[^1]。
import torch.nn as nn
from timm.models import swin_base_patch4_window7_224

class SwinTransformerBackbone(nn.Module):
def __init__(self, pretrained=True):
super(SwinTransformerBackbone, self).__init__()
self.backbone = swin_base_patch4_window7_224(pretrained=pretrained)

def forward(self, x):
features = []
for name, layer in list(self.backbone.named_children())[:-2]:
x = layer(x)
if 'layers' in name:
features.append(x)
return tuple(features[-3:])
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此段代码展示了如何基于预训练权重初始化Swin Transformer并移除最后两层以适应YOLO的需求。
更新配置文件中的模型设置
接着要编辑配置文件（通常是 YAML 或者 JSON），指定使用自定义的主干网络而不是默认选项。对于YAML格式来说，可能看起来像这样:
model:
backbone: custom_swin_transformer # 使用自定义名称指代新的骨干网络
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这一步骤告知整个系统应该加载哪一个特定版本的主干网络来进行后续处理。
调整数据流管道适配新特征图尺寸
不同类型的主干网络可能会输出不同大小或数量的特征映射。因此还需要检查并适当调整颈部(neck)部分和其他组件的设计，使得它们能够正确接收来自新型号产生的输入[^2]。
测试与验证性能表现
完成以上改动之后，务必进行全面测试，包括但不限于精度评估、速度测量等方面的工作，从而确认替换后的效果是否满足预期目标[^3]。