yolov11改进 yilov11引入mobileNetV4

### 集成 MobileNetV4 改进 YOLOv11

#### 替换主干网络 Backbone
为了在YOLOv11中集成MobileNetV4作为新的骨干网络，首先需要替换原有的Backbone部分。MobileNetV4相较于之前的版本，在计算效率和性能方面都有显著提高[^1]。因此，使用MobileNetV4替代原有架构中的主干网路可以减少模型参数量，缩小模型体积的同时加快推理速度。

from ultralytics import YOLO
import torch.nn as nn

class CustomYOLO(YOLO):
    def __init__(self, config_path=None, pretrained=False):
        super().__init__()
        
        # 加载预训练的MobileNetV4模型
        self.backbone = timm.create_model('mobilenetv4_075', pretrained=pretrained)

        # 定义后续处理层...

#### 修改配置文件
为了让YOLOv11能够正确加载并利用新加入的MobileNetV4组件，还需要调整相应的配置文件（通常是`.yaml`格式），指定输入输出通道数以及具体使用的层数等细节信息[^2]：

# yolov11_mobilenetv4.yaml
nc: 80  # 类别数量
depth_multiple: 0.33  
width_multiple: 0.5  

backbone:
  - [MobileNetV4ConvSmall, [3, 16, 1]]  # 输入通道为3 (RGB图像), 输出通道为16, 使用第一层卷积
  ...

#### 训练与评估
完成上述更改之后，就可以按照常规流程对改进后的YOLOv11进行训练，并通过验证集来评估其表现效果。值得注意的是，在实际操作过程中可能需要进一步微调超参数以获得最佳的结果。