yolov11添加AFPN

### 集成A-FPN到YOLOv11

#### 适应性特征金字塔网络(A-FPN)

为了增强YOLOv11的目标检测能力，特别是对于多尺度目标的检测效果，可以引入A-FPN(Adaptive Feature Pyramid Network)[^1]。此架构不仅继承了传统FPN的优点，在不同层次上融合特征图以提高模型对大中小物体的识别精度；而且通过自适应调整机制进一步优化跨层信息传递效率。

#### 修改YOLOv11 Backbone部分

考虑到ResNet系列作为常用的backbone之一，可以通过替换其中的基础组件来提升整体表现力。具体而言，利用带有动态偏移学习功能的可变形卷积V2(DCN V2 Dynamic)替代原有标准卷积操作，有助于捕捉更加灵活的空间变换模式[^2]：

import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet18

class DCNV2DynamicBasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1
    
    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super().__init__()
        
        self.conv1 = DeformConv2d(in_channels=inplanes,
                                  out_channels=planes,
                                  kernel_size=(3, 3),
                                  padding=1,
                                  modulation=True)
                                  
        # ...其余初始化逻辑保持不变...

注意：上述代码片段仅展示了如何定义一个新的`BasicBlock`类，实际应用时还需确保正确导入必要的库并完成整个网络结构调整。

#### 构建A-FPN模块并与YOLO Head相连

基于已有的骨干网输出，设计一个多分支路径来进行多层次特征提取与聚合。这里借鉴EFPN的思想，在不增加过多计算成本的前提下实现更高效的细粒度表征获取[^3]:

def build_afpn(self, bottom_up_features):
    p3_out, p4_out, p5_out = bottom_up_features['p3'], \
                             bottom_up_features['p4'], \
                             bottom_up_features['p5']

    # Top-down Pathway and Lateral Connections
    td_p5 = self.latlayer1(p5_out)
    td_p4 = self._upsample_add(td_p5, self.latlayer2(p4_out))
    td_p3 = self._upsample_add(td_p4, self.latlayer3(p3_out))

    # Bottom-up Pathway with Adaptive Weights
    bu_p3 = self.smooth1(td_p3)
    bu_p4 = self.smooth2(td_p4 + F.interpolate(bu_p3, scale_factor=0.5))
    bu_p5 = self.smooth3(td_p5 + F.interpolate(bu_p4, scale_factor=0.5))

    # Additional refinement layers can be added here based on specific needs.
    
    return {'afpn_p3': bu_p3, 'afpn_p4': bu_p4, 'afpn_p5': bu_p5}

该函数接收来自基础网络的不同级别特征映射作为输入，并经过一系列横向连接(top-down pathway)以及底部至上(bottom-up pathway)的信息交换过程后返回强化过的多尺度表示形式供后续预测头使用。

最后，将构建好的A-FPN特性馈送到原有的YOLO头部结构中去完成最终分类和回归任务即可形成完整的改进型对象探测器。