yolov11网络结构图详解、

### YOLOv11 架构详解

#### 网络结构概述
YOLOv11作为YOLO系列的最新版本，在网络设计方面进行了多项改进，旨在提高检测精度和速度。该模型继承了前几代的优点并引入了一些新的特性[^2]。

#### 主要组件分析

##### Backbone 部分
Backbone负责提取输入图像中的特征。YOLOv11采用了更高效的骨干网来增强低层次到高层次语义信息的学习能力。具体来说，通过采用更深更宽的卷积层组合以及路径聚合机制，使得不同尺度下的目标都能得到更好的表示。

##### Neck 层面优化
Neck连接backbone与head, 对于多尺度融合起到了至关重要的作用。在这一版中,CSPNet被进一步改良为了C3k2模块。尽管名称有所区别但实际上它并未改变原有的网络拓扑关系；相反地是在实现细节上做了调整——比如利用Bottleneck残差单元构建内部逻辑从而保持计算效率的同时提升了性能表现。

class C3k2(C2f):  # 继承自C2f类
    def __init__(self,...):
        super().__init__()
        self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(...)] * n)  # 使用相同类型的瓶颈块搭建子网络

##### Head 设计特点
Head用于最终预测边界框坐标、类别概率等信息。针对不同的应用场景,YOLOv11提供了多种配置选项可供选择。例如支持动态锚点分配策略以适应各类物体尺寸分布情况; 同时还加入了额外回归分支专门处理小物件定位难题等等。

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