yolo11改进sea

### YOLOv11 的改进特点

#### 主要架构优化
YOLOv11 继续沿用了前代版本中的一些成功设计思路，但在多个方面进行了显著增强。通过引入轻量型 Ghost 模块[^1]，该模型能够在保持较高精度的同时大幅减少计算资源消耗。这种模块能够从廉价操作中生成更多特征图，从而提升整体性能。

#### 高效降采样技术
为了进一步提高效率并改善多尺度物体检测能力，YOLOv11 采用了 ADown 降采样模块。这一创新使得不同层次之间的特征融合更加顺畅自然，有助于捕捉到更丰富的上下文信息。

#### 注意力机制的应用
除了上述硬件层面的革新外，在软件算法上也有所突破——即加入了 BoTNet 结构与 CA (Coordinate Attention) 注意力机制。这些新技术不仅增强了网络对于复杂场景的理解能力，还提高了对特定区域的关注度，进而提升了识别准确性。

#### 特征融合方法更新
借鉴华为 GOLD-YOLO 中提出的 Gather-and-Distribute 方法来构建新的特征融合模块[^2]。这种方法可以更好地聚合来自各个分支的信息，并合理分配给后续处理层，最终实现更强健的目标定位效果。

#### 小目标检测强化
针对以往版本中小尺寸物品难以被准确定位的问题，新版增加了专门用于此类情况下的检测头部组件[^3]。这使得即使是在极端条件下也能获得较为满意的探测结果。

import torch.nn as nn

class ImprovedYOLO(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ImprovedYOLO, self).__init__()
        
        # 使用Ghost模块替代传统卷积层
        self.backbone = MobileNetV3()  
        self.ghost_module = GhostModule()
        
        # 添加ADown降采样单元
        self.adown_layer = ADownLayer()

        # 应用BoTNet结构和CA注意力机制
        self.botnet_block = BotNetBlock()
        self.ca_attention = CoordinateAttention()

        # 强化小目标检测功能
        self.small_object_head = SmallObjectDetectionHead()

    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x)
        ghost_features = self.ghost_module(features)

        downsampled = self.adown_layer(ghost_features)

        enhanced = self.botnet_block(downsampled)
        attended = self.ca_attention(enhanced)

        output = self.small_object_head(attended)
        return output