yolov11.yaml以及yolov11-seg.ymal文件解析

1.yolo11.yaml文件

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# Ultralytics YOLO11 object detection model with P3/8 - P5/32 outputs
# Model docs: https://docs.ultralytics.com/models/yolo11
# Task docs: https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 181 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 181 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 231 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 357 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 357 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs

# YOLO11n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 2, C3k2, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10

# YOLO11n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)

  - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

2.yolo11-seg.yaml

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# Ultralytics YOLO11-seg instance segmentation model with P3/8 - P5/32 outputs
# Model docs: https://docs.ultralytics.com/models/yolo11
# Task docs: https://docs.ultralytics.com/tasks/segment

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n-seg.yaml' will call yolo11-seg.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 203 layers, 2876848 parameters, 2876832 gradients, 10.5 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 203 layers, 10113248 parameters, 10113232 gradients, 35.8 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 253 layers, 22420896 parameters, 22420880 gradients, 123.9 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 379 layers, 27678368 parameters, 27678352 gradients, 143.0 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 379 layers, 62142656 parameters, 62142640 gradients, 320.2 GFLOPs

# YOLO11n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]    #输出通道256，False：不使用shortcut连接，0.25：bottleneck层的通道压缩比。    参数：[输出通道, 是否用shortcut, 压缩比]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 2, C3k2, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10

# YOLO11n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)

  - [[16, 19, 22], 1, Segment, [nc, 32, 256]] # Detect(P3, P4, P5)

关键模块说明

1. C3k2模块：

   • YOLOv11改进的残差模块

   • 结合了CSP结构和高效卷积设计

   • 参数：[输出通道, 是否用shortcut, 压缩比]

2. C2PSA模块：

   • Channel and Position Spatial Attention

   • 同时学习通道重要性和空间位置重要性

   • 增强关键特征，抑制噪声

3. Segment模块：

   • 实例分割专用头

   • 包含两个组件：

     • 检测分支：输出边界框和类别

     • Proto分支：生成原型掩码

   • 最终掩码 = 检测输出 × 原型掩码

多尺度输出

1. P3/8 (第16层)：

   • 高分辨率特征图(输入1/8)

   • 适合检测小物体

2. P4/16 (第19层)：

   • 中等分辨率特征图(输入1/16)

   • 平衡精度和速度

3. P5/32 (第22层)：

   • 低分辨率特征图(输入1/32)

   • 适合检测大物体

这种多尺度设计使模型能有效检测不同尺寸的物体，同时保持高精度的实例分割能力。

网络结构图

（网上查询）

（来源：YOLOv11 | 一文带你深入理解ultralytics最新作品yolov11的创新 | 训练、推理、验证、导出 （附网络结构图）-CSDN博客） 

3.yolo11.yaml各模块解析

C3k2模块

代码

class C3k2(C2f):
    """Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""
# “更快地实现带有 2 个卷积的 CSP 瓶颈结构”。

    def __init__(
        self, c1: int, c2: int, n: int = 1, c3k: bool = False, e: float = 0.5, g: int = 1, shortcut: bool = True
    ):
        """
        Initialize C3k2 module.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            n (int): Number of blocks.
            c3k (bool): Whether to use C3k blocks.
            e (float): Expansion ratio.
            g (int): Groups for convolutions.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connections.
        """
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        self.m = nn.ModuleList(
            C3k(self.c, self.c, 2, shortcut, g) if c3k else Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g) for _ in range(n)
        )

（注意：C3k2模块  就是 C3k模块重复两次）

解析

继承自：C2f 模块（YOLOv8 的高效特征提取模块）

核心改进：提供可选的瓶颈块类型（C3k 或标准 Bottleneck）

 初始化参数详解

def __init__(
    self, c1: int, c2: int, n: int = 1, c3k: bool = False, 
    e: float = 0.5, g: int = 1, shortcut: bool = True
):

关键实现解析

super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)  # 调用父类初始化
self.m = nn.ModuleList(
    C3k(self.c, self.c, 2, shortcut, g) if c3k 
    else Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g) 
    for _ in range(n)

1. 父类初始化流程

• 执行 C2f 的标准初始化：

  • 计算隐藏通道数 self.c = int(c2 * e)

  • 创建 cv1 和 cv2 卷积层

  • 注意：原始 C2f 中的 self.m 会被覆盖

2. 模块列表覆盖 (self.m)

• 动态选择瓶颈类型：

if c3k: 
    block = C3k(self.c, self.c, 2, shortcut, g)
"""
标准瓶颈块 (Bottleneck)
结构：两个 3×3 卷积 + 可选残差连接
"""
else:
    block = Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g)
"""
 C3k 块 (C3k)
结构：???????

关键参数：2 表示内部重复次数
"""

结构图

C3k2 与 C2f 的区别详解

C3k2 和 C2f 都是 YOLOv8 架构中的特征提取模块，它们共享相同的设计理念但存在关键差异。以下是两者的主要区别：

1. 核心结构差异

 CSP模块（Cross Stage Partial Network Bottleneck）

CSP瓶颈模块（Cross Stage Partial Network Bottleneck）（跨阶段局部网络瓶颈）是一种常用于计算机视觉任务的卷积神经网络组件，尤其在目标检测算法中表现出色。以下是其详细介绍：

### 基本结构

CSP瓶颈模块通过将输入特征图分割成两个部分，来实现特征的有效提取。具体来说，一个部分直接进行卷积处理，以保持特征的原始信息；另一个部分则经过一系列的卷积和连接操作后，再与直接处理的部分进行融合。这种设计旨在减少网络的计算复杂性和内存需求，同时提高性能。

### 关键组件

1. **输入特征图分割**：将输入特征图分割成两部分，分别进行处理。
2. **直接卷积路径**：对其中一部分特征图进行简单的卷积处理，以保持其原始信息。
3. **复杂卷积路径**：对另一部分特征图进行一系列的卷积和连接操作，提取更复杂的特征。
4. **特征融合**：将直接卷积路径和复杂卷积路径的输出进行融合，以生成最终的特征图。

### 变种模块

在CSP瓶颈模块的基础上，研究人员提出了多种变种模块，以适应不同的目标检测任务，常见的变种模块包括：

1. **Bottleneck**：最基础的模块，用于构建更复杂的CSP结构。它包含两个卷积层，能够有效地减少计算量并提取特征。这个模块还可以选择是否使用shortcut连接，以增强梯度传播。
2. **C3**：CSP瓶颈模块的一个基础版本，包含三个卷积层和一系列瓶颈层，能够高效提取不同层次的特征。特征被分为两条路径，一条路径通过多层瓶颈层来提取复杂的特征，另一条路径直接传递输入特征。最后，通过拼接两条路径的输出，来增加模型的表达能力。
3. **C3k**：C3模块的一个变体，主要改进在于它允许自定义卷积核的大小。这使得C3k可以更好地适应不同尺寸的图像特征，尤其是当我们需要捕捉更大范围的上下文信息时。
4. **C2f**：为了提升处理速度而设计的CSP瓶颈模块。它通过减少卷积层的数量和采用更高效的特征合并策略来提高速度。

综上所述，CSP瓶颈模块通过将输入特征图分割成两部分并分别处理，再进行特征融合的方式，有效地减少了网络的计算复杂性和内存需求，同时提高了性能。其变种模块则在不同的目标检测任务中发挥着重要作用。

C3k模块

代码

class C3k(C3):
    """C3k is a CSP bottleneck module with customizable kernel sizes for feature extraction in neural networks."""
#C3k 是一种具有可定制核大小的 CSP 瓶颈模块，用于神经网络中的特征提取。

    def __init__(self, c1: int, c2: int, n: int = 1, shortcut: bool = True, g: int = 1, e: float = 0.5, k: int = 3):
        """
        Initialize C3k module.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            n (int): Number of Bottleneck blocks.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connections.
            g (int): Groups for convolutions.
            e (float): Expansion ratio.
            k (int): Kernel size.
        """
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        # self.m = nn.Sequential(*(RepBottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))

解析

初始化参数详解

def __init__(self, c1: int, c2: int, n: int = 1, shortcut: bool = True, 
             g: int = 1, e: float = 0.5, k: int = 3):

关键实现解析

super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)  # 调用父类初始化
c_ = int(c2 * e)  # 隐藏通道计算
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n))

1. 父类初始化流程

• 继承 C3 的基础结构：

  • 输入卷积 cv1

  • 分割-处理-合并结构

  • 输出卷积 cv2

2. 核心改进：可配置卷积核

• 标准 Bottleneck：固定使用 (3,3) 卷积核

• C3k Bottleneck：使用 (k, k) 卷积核

• 灵活性：可在 1×1 到 7×7 之间自由配置

3. Bottleneck 结构定制

Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0)

参数说明：

• 输入/输出通道：c_（隐藏通道）

• 卷积核：k=(k,k)（自定义大小）

• 扩展因子：e=1.0（无通道压缩）

设计优势分析

1. 感受野可调

• 小核 (k=1)：局部特征提取，轻量计算

• 中核 (k=3)：平衡感受野与计算量

• 大核 (k=5,7)：扩大感受野，捕捉全局上下文

2. 任务适应性

结构图（C2与C3k）

C3模块

代码

class C3(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 3 convolutions."""

    def __init__(self, c1: int, c2: int, n: int = 1, shortcut: bool = True, g: int = 1, e: float = 0.5):
        """
        Initialize the CSP Bottleneck with 3 convolutions.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            n (int): Number of Bottleneck blocks.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connections.
            g (int): Groups for convolutions.
            e (float): Expansion ratio.
        """
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """Forward pass through the CSP bottleneck with 3 convolutions."""
        return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))

解析

class C3(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 3 convolutions."""
"""
作用：定义 CSP 瓶颈模块类
核心思想：通过特征分割和部分跨阶段连接减少计算冗余
"""

    def __init__(self, c1: int, c2: int, n: int = 1, shortcut: bool = True, g: int = 1, e: float = 0.5):
        """
        Initialize the CSP Bottleneck with 3 convolutions.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            n (int): Number of Bottleneck blocks.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connections.
            g (int): Groups for convolutions.
            e (float): Expansion ratio.
        """
"""
参数说明：

c1：输入通道数

c2：输出通道数

n：Bottleneck 块重复次数（默认1）

shortcut：是否使用残差连接（默认是）

g：分组卷积的分组数（默认1）

e：通道扩展因子（默认0.5）
"""
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
"""
作用：计算隐藏层通道数

公式：c_ = c2 * e

示例：c2=128, e=0.5 → c_=64
"""
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
"""
三卷积结构：

cv1：1×1 卷积，输入 c1 → 输出 c_

cv2：1×1 卷积，输入 c1 → 输出 c_

cv3：1×1 卷积，输入 2*c_ → 输出 c2
"""
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))
"""
Bottleneck 序列：

创建 n 个 Bottleneck 块

关键结构：每个 Bottleneck 包含：

1×1 卷积（降维）

3×3 卷积（特征提取）

参数：

输入/输出通道：c_

卷积核大小：k=((1,1),(3,3))

扩展因子：e=1.0（无压缩）
"""

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """Forward pass through the CSP bottleneck with 3 convolutions."""
        return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))
"""
前向传播流程：

输入 x 同时送入两个分支：

分支1：cv1 → m（Bottleneck 序列）

分支2：cv2（直通路径）

拼接两个分支结果：torch.cat(..., dim=1)

通过 cv3 融合特征
"""

结构图

C2PSA模块

代码

class C2PSA(nn.Module):
    """
    C2PSA module with attention mechanism for enhanced feature extraction and processing.

    This module implements a convolutional block with attention mechanisms to enhance feature extraction and processing
    capabilities. It includes a series of PSABlock modules for self-attention and feed-forward operations.

    Attributes:
        c (int): Number of hidden channels.
        cv1 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of input channels to 2*c.
        cv2 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of output channels to c.
        m (nn.Sequential): Sequential container of PSABlock modules for attention and feed-forward operations.

    Methods:
        forward: Performs a forward pass through the C2PSA module, applying attention and feed-forward operations.

    Notes:
        This module essentially is the same as PSA module, but refactored to allow stacking more PSABlock modules.

    Examples:
        >>> c2psa = C2PSA(c1=256, c2=256, n=3, e=0.5)
        >>> input_tensor = torch.randn(1, 256, 64, 64)
        >>> output_tensor = c2psa(input_tensor)
    """

    def __init__(self, c1: int, c2: int, n: int = 1, e: float = 0.5):
        """
        Initialize C2PSA module.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            n (int): Number of PSABlock modules.
            e (float): Expansion ratio.
        """
        super().__init__()
        assert c1 == c2
        self.c = int(c1 * e)
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(2 * self.c, c1, 1)

        self.m = nn.Sequential(*(PSABlock(self.c, attn_ratio=0.5, num_heads=self.c // 64) for _ in range(n)))

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        Process the input tensor through a series of PSA blocks.

        Args:
            x (torch.Tensor): Input tensor.

        Returns:
            (torch.Tensor): Output tensor after processing.
        """
        a, b = self.cv1(x).split((self.c, self.c), dim=1)
        b = self.m(b)
        return self.cv2(torch.cat((a, b), 1))

解析

C2PSA 模块（增强型注意力特征提取模块）

C2PSA 是一个结合了通道分割和自注意力机制的高级特征提取模块，旨在提升模型对重要特征的关注能力。

class C2PSA(nn.Module):
    """
    C2PSA module with attention mechanism for enhanced feature extraction and processing.

    This module implements a convolutional block with attention mechanisms to enhance feature extraction and processing
    capabilities. It includes a series of PSABlock modules for self-attention and feed-forward operations.

    Attributes:
        c (int): Number of hidden channels.
        cv1 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of input channels to 2*c.
        cv2 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of output channels to c.
        m (nn.Sequential): Sequential container of PSABlock modules for attention and feed-forward operations.

    Methods:
        forward: Performs a forward pass through the C2PSA module, applying attention and feed-forward operations.

    Notes:
        This module essentially is the same as PSA module, but refactored to allow stacking more PSABlock modules.

    Examples:
        >>> c2psa = C2PSA(c1=256, c2=256, n=3, e=0.5)
        >>> input_tensor = torch.randn(1, 256, 64, 64)
        >>> output_tensor = c2psa(input_tensor)
    """
"""
C2PSA 是一种具有注意力机制的模块，可增强特征提取和处理能力。

该模块实现了一个带有注意力机制的卷积块，以提升特征提取和处理能力。它包含多个 PSABlock 模块，用于自注意力和前馈操作。

属性：
- c (int): 隐藏通道数。
- cv1 (Conv): 1x1 卷积层，将输入通道数减少到 2c。
- cv2 (Conv): 1x1 卷积层，将输出通道数减少到 c。
- m (nn.Sequential): 包含 PSABlock 模块的序列容器，用于执行注意力和前馈操作。

方法：
- forward: 执行 C2PSA 模块的前向传播，应用注意力和前馈操作。

说明：
此模块与 PSA 模块基本相同，但经过重构以允许堆叠更多的 PSABlock 模块。
"""

    def __init__(self, c1: int, c2: int, n: int = 1, e: float = 0.5):
        """
        Initialize C2PSA module.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            n (int): Number of PSABlock modules.
            e (float): Expansion ratio.
        """
"""
核心功能：通过注意力机制增强特征提取能力

设计理念：结合通道分割和自注意力机制

创新点：可堆叠多个 PSABlock 模块
"""
        super().__init__()
        assert c1 == c2 # 输入输出通道必须相同
"""
确保模块不改变特征图通道数

设计目标：特征增强而非维度变换
"""
        self.c = int(c1 * e) #隐藏通道数   #示例：c1=256, e=0.5 → c=128
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(2 * self.c, c1, 1)

        self.m = nn.Sequential(*(PSABlock(self.c, attn_ratio=0.5, num_heads=self.c // 64) for _ in range(n)))
"""
PSABlock 参数：

self.c：输入通道数（注意力分支）

attn_ratio=0.5：注意力键值对压缩率

num_heads=self.c // 64：自适应头数计算
"""

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        Process the input tensor through a series of PSA blocks.

        Args:
            x (torch.Tensor): Input tensor.

        Returns:
            (torch.Tensor): Output tensor after processing.
        """
        a, b = self.cv1(x).split((self.c, self.c), dim=1)  # 通道分割
        b = self.m(b)   # 注意力分支处理
        return self.cv2(torch.cat((a, b), 1))   # 分支融合

通道操作卷积：

设计优势分析

1. 双路特征处理：

   • 分支A：保留原始特征（信息完整性）

   • 分支B：注意力增强特征（关键信息聚焦）

   • 融合优势：兼顾基础特征与增强特征

2. 自适应注意力头：

   num_heads = self.c // 64  # 自动计算头数

   • 示例：c=128 → 128//64=2头

   • 确保每头有足够通道维度（≥64）

3. 注意力效率优化：

   • attn_ratio=0.5 压缩键值对维度

   • 减少注意力计算量约50%

   • 公式：$ \text{FLOPs} \propto (\text{dim} \times \text{attn_ratio})^2 $

4. 可扩展架构：

   • 通过 n 参数堆叠多个 PSABlock

   • 深度增强特征提取能力

数值示例

假设输入：

• c1=c2=256, n=3, e=0.5

• 特征图尺寸：64×64

计算过程：

1. 隐藏通道：c = 256*0.5 = 128

2. 通道分割：

   • 分支A：128通道（原始）

   • 分支B：128通道（处理）

3. 注意力处理：

   • PSABlock输入：128通道

   • 注意力键值对：128*0.5=64通道

   • 注意力头数：128//64=2

4. 输出融合：128+128=256通道 → 压缩回256通道

结构图 

PSABlock模块

代码

class PSABlock(nn.Module):
    """
    PSABlock class implementing a Position-Sensitive Attention block for neural networks.

    This class encapsulates the functionality for applying multi-head attention and feed-forward neural network layers
    with optional shortcut connections.

    Attributes:
        attn (Attention): Multi-head attention module.
        ffn (nn.Sequential): Feed-forward neural network module.
        add (bool): Flag indicating whether to add shortcut connections.

    Methods:
        forward: Performs a forward pass through the PSABlock, applying attention and feed-forward layers.

    Examples:
        Create a PSABlock and perform a forward pass
        >>> psablock = PSABlock(c=128, attn_ratio=0.5, num_heads=4, shortcut=True)
        >>> input_tensor = torch.randn(1, 128, 32, 32)
        >>> output_tensor = psablock(input_tensor)
    """

    def __init__(self, c: int, attn_ratio: float = 0.5, num_heads: int = 4, shortcut: bool = True) -> None:
        """
        Initialize the PSABlock.

        Args:
            c (int): Input and output channels.
            attn_ratio (float): Attention ratio for key dimension.
            num_heads (int): Number of attention heads.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connections.
        """
        super().__init__()

        self.attn = Attention(c, attn_ratio=attn_ratio, num_heads=num_heads)
        self.ffn = nn.Sequential(Conv(c, c * 2, 1), Conv(c * 2, c, 1, act=False))
        self.add = shortcut

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        Execute a forward pass through PSABlock.

        Args:
            x (torch.Tensor): Input tensor.

        Returns:
            (torch.Tensor): Output tensor after attention and feed-forward processing.
        """
        x = x + self.attn(x) if self.add else self.attn(x)
        x = x + self.ffn(x) if self.add else self.ffn(x)
        return x

解析

PSABlock 模块（位置敏感注意力块）

PSABlock 是一个结合了多头自注意力和前馈网络的特征增强模块，专为卷积神经网络设计

• 核心功能：通过位置敏感注意力和前馈网络增强特征

• 设计理念：Transformer 思想在 CNN 中的高效实现  （个人：???????有吗，还不清楚）

• 创新点：空间位置感知的注意力机制

初始化方法详解

class PSABlock(nn.Module):
    """
    PSABlock class implementing a Position-Sensitive Attention block for neural networks.

    This class encapsulates the functionality for applying multi-head attention and feed-forward neural network layers
    with optional shortcut connections.

    Attributes:
        attn (Attention): Multi-head attention module.
        ffn (nn.Sequential): Feed-forward neural network module.
        add (bool): Flag indicating whether to add shortcut connections.

    Methods:
        forward: Performs a forward pass through the PSABlock, applying attention and feed-forward layers.

    Examples:
        Create a PSABlock and perform a forward pass
        >>> psablock = PSABlock(c=128, attn_ratio=0.5, num_heads=4, shortcut=True)
        >>> input_tensor = torch.randn(1, 128, 32, 32)
        >>> output_tensor = psablock(input_tensor)
    """
"""
PSABlock 是一种用于神经网络的 Position-Sensitive Attention（位置敏感注意力）模块。
该类封装了多头注意力机制和前馈神经网络层的功能，并可选择性地添加快捷连接。
属性：
attn (Attention)：多头注意力模块。
ffn (nn.Sequential)：前馈神经网络模块。
add (bool)：指示是否添加快捷连接的标志。
方法：
forward：执行 PSABlock 的前向传播，应用注意力和前馈层。
示例：
创建一个 PSABlock 并执行前向传播。
"""

    def __init__(self, c: int, attn_ratio: float = 0.5, num_heads: int = 4, shortcut: bool = True) -> None:
        """
        Initialize the PSABlock.

        Args:
            c (int): Input and output channels.
            attn_ratio (float): Attention ratio for key dimension.
            num_heads (int): Number of attention heads.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connections.
        """
        super().__init__()

        self.attn = Attention(c, attn_ratio=attn_ratio, num_heads=num_heads)
"""
注意力模块
输入通道：c

attn_ratio：键值对维度压缩率（默认0.5）

num_heads：多头注意力头数（默认4）
"""
        self.ffn = nn.Sequential(Conv(c, c * 2, 1), Conv(c * 2, c, 1, act=False))
"""
前馈网络 (ffn)：
经典"扩展-压缩"结构

无激活函数的最终层（保持残差连接兼容性）
"""
        self.add = shortcut  # 是否使用残差连接
"""
默认启用残差连接

可通过参数关闭
"""

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        Execute a forward pass through PSABlock.

        Args:
            x (torch.Tensor): Input tensor.

        Returns:
            (torch.Tensor): Output tensor after attention and feed-forward processing.
        """
        x = x + self.attn(x) if self.add else self.attn(x)
        x = x + self.ffn(x) if self.add else self.ffn(x)
        return x

数值示例

假设输入：

• c=128, attn_ratio=0.5, num_heads=4

• 特征图尺寸：32×32

计算过程：

1. 注意力模块：

   • 键值对维度：128×0.5=64

   • 每头维度：64//4=16

   • QKV总通道：64×3=192

2. 位置编码：

   • 输出通道：4（对应头数）

   • 3×3卷积保持空间维度

3. FFN模块：

   • 扩展：128→256

   • 压缩：256→128

性能特点

结构图

Attention模块

代码

class Attention(nn.Module):
    """
    Attention module that performs self-attention on the input tensor.

    Args:
        dim (int): The input tensor dimension.
        num_heads (int): The number of attention heads.
        attn_ratio (float): The ratio of the attention key dimension to the head dimension.

    Attributes:
        num_heads (int): The number of attention heads.
        head_dim (int): The dimension of each attention head.
        key_dim (int): The dimension of the attention key.
        scale (float): The scaling factor for the attention scores.
        qkv (Conv): Convolutional layer for computing the query, key, and value.
        proj (Conv): Convolutional layer for projecting the attended values.
        pe (Conv): Convolutional layer for positional encoding.
    """

    def __init__(self, dim: int, num_heads: int = 8, attn_ratio: float = 0.5):
        """
        Initialize multi-head attention module.

        Args:
            dim (int): Input dimension.
            num_heads (int): Number of attention heads.
            attn_ratio (float): Attention ratio for key dimension.
        """
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = dim // num_heads
        self.key_dim = int(self.head_dim * attn_ratio)
        self.scale = self.key_dim**-0.5
        nh_kd = self.key_dim * num_heads
        h = dim + nh_kd * 2
        self.qkv = Conv(dim, h, 1, act=False)
        self.proj = Conv(dim, dim, 1, act=False)
        self.pe = Conv(dim, dim, 3, 1, g=dim, act=False)

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        Forward pass of the Attention module.

        Args:
            x (torch.Tensor): The input tensor.

        Returns:
            (torch.Tensor): The output tensor after self-attention.
        """
        B, C, H, W = x.shape
        N = H * W
        qkv = self.qkv(x)
        q, k, v = qkv.view(B, self.num_heads, self.key_dim * 2 + self.head_dim, N).split(
            [self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim=2
        )

        attn = (q.transpose(-2, -1) @ k) * self.scale
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        x = (v @ attn.transpose(-2, -1)).view(B, C, H, W) + self.pe(v.reshape(B, C, H, W))
        x = self.proj(x)
        return x

解析

Attention 模块（位置感知多头自注意力）

这个模块实现了空间感知的多头自注意力机制，专为视觉任务优化。

• 核心功能：实现位置敏感的自注意力机制

• 设计理念：将Transformer的自注意力适配到CNN特征图

• 创新点：显式位置编码与高效维度管理

class Attention(nn.Module):
    """
    Attention module that performs self-attention on the input tensor.

    Args:
        dim (int): The input tensor dimension.
        num_heads (int): The number of attention heads.
        attn_ratio (float): The ratio of the attention key dimension to the head dimension.

    Attributes:
        num_heads (int): The number of attention heads.
        head_dim (int): The dimension of each attention head.
        key_dim (int): The dimension of the attention key.
        scale (float): The scaling factor for the attention scores.
        qkv (Conv): Convolutional layer for computing the query, key, and value.
        proj (Conv): Convolutional layer for projecting the attended values.
        pe (Conv): Convolutional layer for positional encoding.
    """
"""
对输入张量执行自注意力操作的注意力模块。
参数：
dim (int)：输入张量的维度。
num_heads (int)：注意力头的数量。
attn_ratio (float)：注意力键维度与头维度的比率。
属性：
num_heads (int)：注意力头的数量。
head_dim (int)：每个注意力头的维度。
key_dim (int)：注意力键的维度。
scale (float)：注意力分数的缩放因子。
qkv (Conv)：用于计算查询、键和值的卷积层。
proj (Conv)：用于投影注意力值的卷积层。
pe (Conv)：位置编码的卷积层。
"""

    def __init__(self, dim: int, num_heads: int = 8, attn_ratio: float = 0.5):
        """
        Initialize multi-head attention module.

        Args:
            dim (int): Input dimension.
            num_heads (int): Number of attention heads.
            attn_ratio (float): Attention ratio for key dimension.
        """
        super().__init__()
   
        # 1. 头数配置
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = dim // num_heads
    
        # 2. 键维度计算
        self.key_dim = int(self.head_dim * attn_ratio)
        self.scale = self.key_dim**-0.5  # 注意力分数缩放因子
    
        # 3. QKV投影层
        nh_kd = self.key_dim * num_heads
        h = dim + nh_kd * 2  # QKV总维度
        self.qkv = Conv(dim, h, 1, act=False)
    
        # 4. 输出投影
        self.proj = Conv(dim, dim, 1, act=False)
    
        # 5. 位置编码
        self.pe = Conv(dim, dim, 3, 1, g=dim, act=False)

关键参数说明：

1. 头维度计算：

   • head_dim = dim // num_heads：确保可整除

   • 示例：dim=512, num_heads=8 → head_dim=64

2. 键维度压缩：

   • key_dim = head_dim * attn_ratio

   • 默认 attn_ratio=0.5 减少50%键维度

   • 目的：降低注意力计算复杂度

3. QKV投影：

   • 总通道 h = dim + 2*(key_dim*num_heads)

   • 分解：dim(查询) + nh_kd(键) + nh_kd(值)

   • 使用1×1卷积生成QKV

4. 位置编码：

   • 3×3深度可分离卷积 (g=dim)

   • 保持输入输出维度相同

   • 捕获局部位置关系

def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    # 1. 获取输入形状
    B, C, H, W = x.shape
    N = H * W  # 总空间位置数
    
    # 2. 生成QKV
    qkv = self.qkv(x)  # [B, h, H, W]
    
    # 3. 重塑并分割QKV
    qkv = qkv.view(B, self.num_heads, self.key_dim*2+self.head_dim, N)
    q, k, v = qkv.split([self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim=2)
    
    # 4. 计算注意力分数
    attn = (q.transpose(-2, -1) @ k) * self.scale
    attn = attn.softmax(dim=-1)
    
    # 5. 应用注意力权重
    x = (v @ attn.transpose(-2, -1)).view(B, C, H, W)
    
    # 6. 添加位置编码
    x = x + self.pe(v.reshape(B, C, H, W))
    
    # 7. 输出投影
    return self.proj(x)

关键步骤详解 

1. QKV生成与分割

源码

qkv = self.qkv(x)
        q, k, v = qkv.view(B, self.num_heads, self.key_dim * 2 + self.head_dim, N).split(
            [self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim=2
        )

拆解

qkv = self.qkv(x)  # [B, dim+2*num_heads*key_dim, H, W]
qkv = qkv.view(B, self.num_heads, 2*self.key_dim+self.head_dim, N)
q, k, v = split([key_dim, key_dim, head_dim], dim=2)

• 查询(Q)：[B, num_heads, key_dim, N]

• 键(K)：[B, num_heads, key_dim, N]

• 值(V)：[B, num_heads, head_dim, N]

• 维度差异：值使用完整头维度，键使用压缩维度

个人：没看到是什么意思？？

 2. 注意力分数计算

attn = (q.transpose(-2, -1) @ k) * self.scale
attn = attn.softmax(dim=-1)

• 矩阵乘法：$ \text{attn} = \text{Softmax}(\frac{Q^T K}{\sqrt{d_k}}) $

• 转置操作：q.transpose(-2,-1) 交换空间和特征维度

• 缩放因子：scale = 1/sqrt(key_dim) 防止梯度消失

3. 注意力加权

x = (v @ attn.transpose(-2, -1)).view(B, C, H, W)

• 数学表示：$ \text{Output} = V \times \text{attn}^T $

• 维度变换：[B, num_heads, head_dim, N] → [B, C, H, W]

• 特征重组：将多头输出拼接回原始通道维度

4. 位置编码融合

x = x + self.pe(v.reshape(B, C, H, W))

• 位置编码来源：基于值张量v的空间特征

• 深度可分离卷积：3×3卷积独立处理每个通道

• 残差连接：增强位置信息，保持原始特征

设计优势分析

空间位置感知：

• 显式位置编码（3×3卷积）

• 捕获局部空间关系

• 增强平移不变性

高效注意力计算：

• 键维度压缩 (attn_ratio) 减少计算量

• 示例：当 attn_ratio=0.5 时减少50%计算

维度优化策略：

多头并行： 

独立学习不同的特征子空间

头数自动适配：num_heads = dim // 64

平衡并行效率与表示能力

数值示例

假设输入：

• dim=256, num_heads=4, attn_ratio=0.5

• 特征图尺寸：32×32

计算过程：

1. 头维度：head_dim=256//4=64

2. 键维度：key_dim=64*0.5=32

3. QKV投影：

   • 总通道：256 + 2*(4*32) = 256 + 256 = 512

   • 分割：Q(128), K(128), V(256)

4. 注意力矩阵：32×32=1024 位置 → 1024×1024 矩阵

5. 计算节省：标准注意力FLOPs vs 本方案 ≈ 2:1

与传统注意力的对比

结构图 

head部分： 

DWConv（深度可分离卷积模块）

代码

class DWConv(Conv):
    """Depth-wise convolution module."""

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):
        """
        Initialize depth-wise convolution with given parameters.

        Args:
            c1 (int): Number of input channels.
            c2 (int): Number of output channels.
            k (int): Kernel size.
            s (int): Stride.
            d (int): Dilation.
            act (bool | nn.Module): Activation function.
        """
        super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act)

解析

 DWConv 是一个高效的深度可分离卷积模块，继承自标准的 Conv 类，专为轻量化神经网络设计。

参数详解

核心创新点：分组数 g 的动态计算

g=math.gcd(c1, c2)  # 计算输入输出通道的最大公约数

与传统深度卷积的区别

 结构图

Detect 与 YOLOEDetect 的区别

这两个类都是 YOLO 目标检测模型的检测头，但 YOLOEDetect 在 Detect 的基础上进行了重大扩展，引入了文本引导的语义理解能力。

1. 核心功能差异

2.结构图对比

3.性能特点（ai生成，不一定准确）

4.设计哲学差异

参考资料

1.deepseek

2.YOLOv11一文弄懂 | YOLOv11网络结构解读 、yolov11.yaml配置文件详细解读与说明、模型训练参数详细解析 | 通俗易懂！入门必看系列！-CSDN博客(一般，内容与v8一样，大多为复制） 

3.(snu77)

(1)总目录 

YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进-CSDN博客

（2）

YOLOv11 | 一文带你深入理解ultralytics最新作品yolov11的创新 | 训练、推理、验证、导出 （附网络结构图）-CSDN博客博主主要讲解了 v11与v8的改进，不同之处

主要改进点

1将c2f模块替换为c3k2模块

2在SPPF后添加C2PSA层

3将检测头内部的卷积换成深度可分离卷积

4参数变化（网络深度，宽度增加（原因：v11参数量减少，为了弥补精度，所以增加参数）） 

4.

【YOLOv11改进- 原理解析】 YOLO11 架构解析 以及代码库关键代码逐行解析_yolov11框架-CSDN博客

 记录

yolo核心文件

 个人

 目前yaml文件解析到这里，后续还有其他工作要完成，后面边做边学，完成比完美更重要。