yolov11 网络结构图

YOLOv11（You Only Look Once Version 11）是一种实时目标检测算法，它属于YOLO系列，由 Ultralytics 开发。YOLOv11的主要网络结构基于 CSPDarknet（即Convolutional Spatial Pyramid Network），这是一种融合了卷积神经网络（CNN）特征并利用空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）的技术。

网络结构主要包括以下几个关键部分：

1. **基础层**（Backbone）：通常采用 CSPDarknet53 或 CSPDarknet63等深度网络作为基础，它们通过残差块（Residual Blocks）和跨阶段连接（CSP modules）增强模型的性能。

2. **neck模块**（Feature Pyramid Network, FPN）：将来自不同层的特征图进行上采样和下采样，形成多层次的特征金字塔，便于检测不同尺寸的目标。

3. **SPP模块**（Spatial Pyramid Pooling）：对输入图像的不同尺度进行池化，捕捉到物体的多种大小信息。

4. **输出层**（Output Layer）：包含一组预测头，每个预测头负责预测图像中特定区域的边界框、类别概率以及置信度。YOLOv11版本可能会有多个这类头部用于不同尺寸的特征图。

5. **Anchor Boxes**：预先定义的一组用于匹配目标候选的参考框，YOLOv11依然使用这些框来预测目标位置和大小。

相关问题

yolov11网络结构图

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。YOLOv11的核心思想是将图像分割成网格，并对每个网格单元预测物体的存在及其位置和类别。以下是YOLOv11网络结构的一个简要概述：

1. **输入层**：接受原始图像作为输入，通常以RGB色彩空间。

2. **特征提取模块**：基于 CSPDarknet 或其他改进版的基础网络，如 CSPResNet、CSPMobileNet等，逐层提取图像的高维特征表示。

3. **瓶颈块（Bottleneck Blocks）**：YOLOv11包含一些经过调整的残差连接和空间金字塔池化（SPP），用于捕捉不同尺度的对象信息。

4. **分层检测头（Hierarchical Heads）**：YOLOv11采用了多尺度检测的方式，包括中心点预测、边界框大小预测以及类别概率预测的三个部分，分别对应于不同层级的特征图。

5. **Anchor Boxes**：YOLO模型使用预先定义好的锚框来匹配目标，这减少了计算量并提高了精度。

6. **损失函数**：通常采用交并比（IoU）作为训练过程中的损失衡量标准，通过调整边界框和类别预测的误差来优化整个网络。

7. **输出层**：最终输出每个网格单元上可能存在的目标及其置信度和边界框信息。

yolov4网络结构图

YOLOv4是一种流行的对象检测算法，它是YOLO算法系列的最新版本，拥有更高的检测精度和更快的处理速度。该算法的网络结构图如下所示。

YOLOv4的网络结构由一个特征提取网络和一个检测层组成。特征提取网络使用CSPDarknet53架构，其在原Darknet53的基础上引入了Cross-Stage Partial Connection（CSP）模块，减小了计算量和内存使用。检测层采用了anchor-free的方法，使用了SPP（Spatial Pyramid Pooling）和PAN（Path Aggregation Network）模块，可以在不同尺度下同时检测不同大小的目标。

YOLOv4网络结构中还使用了一些额外的技巧来提高精度和速度，如mish激活函数、CmBN（Cross mini-Batch Normalization）和IoU loss等。此外，改进的数据增强和多尺度训练也有助于提升模型性能。

总体来说，YOLOv4的网络结构使用了一系列的创新技术，有效地提高了检测精度和速度。这些技术对于实际场景下的目标检测应用具有重要意义。