yolo11 结构图

YOLOv11是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它是一种实时目标检测算法，以其高效性和精度而闻名。YOLO11结构相对于前几代模型有显著的变化，主要包括以下几个部分：

1. **基础网络**：通常采用ResNet、DenseNet或EfficientNet等深度卷积神经网络作为特征提取层，提供丰富的图像特征。

2. **neck模块**：YOLO11可能包含一种改进版的特征金字塔网络（FPN），用于融合不同尺度的特征，以便捕捉更大范围的目标信息。

3. **Grid Cell**：YOLO的核心思想是将图像划分为网格，并每个网格预测一定数量的对象及其边界框。这一步骤在YOLO11中依然存在，但可能会引入更多的改进，比如SPP（空间金字塔池化）来增强对物体大小变化的适应性。

4. **Anchor Boxes**：YOLO使用预定义的anchor boxes来表示不同尺寸和比例的目标。在YOLO11中，可能调整了锚框的数量和配置，以提高定位精度。

5. **输出层**：YOLO11的输出层会同时预测每个网格区域的类别概率和位置偏移量，以及目标框的相关信息。

6. **Loss函数**：损失函数一般包括分类误差和坐标回归误差两部分，用于训练网络权重。