yolov11改进mobilenetv3

### 使用 MobileNetV3 对 YOLOv11 进行改进

#### 替换主干网络
为了提升YOLOv11的性能和效果，可以通过引入MobileNetV3作为新的主干网络来替代原有的结构。MobileNetV3的设计理念是在减少计算资源消耗的同时维持较高的预测精度[^2]。

from models.yolov11 import YOLOv11
from modules.mobilenet_v3 import MobileNetV3_Small  # 假设这是实现好的MobileNetV3类

class ImprovedYOLOv11(YOLOv11):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        
        # 将原有主干网替换成MobileNetV3 Small版本
        self.backbone = MobileNetV3_Small()

#### 部署优化
由于MobileNetV3本身具备轻量化的特点，这使得改进后的YOLOv11更适合于边缘设备上的实时应用。此外，通过调整模型配置文件中的超参数设置以及利用硬件加速功能（如GPU或专用AI芯片），还可以进一步增强检测速度与效率。

#### 训练策略调整
考虑到新旧架构之间的差异，在训练过程中可能需要重新评估并适当修改损失函数权重、学习率调度方案等因素以获得最佳收敛状态。同时也可以考虑采用迁移学习的方法初始化部分层参数从而加快整个过程[^3]。