YOLOv11作为YOLO系列的最新迭代,在保持一阶段检测器高效性的基础上,实现了精度与速度的全面提升。相比YOLOv8,YOLOv11在模型架构、训练策略和损失函数设计方面都有显著改进,mAP提升约2-5%,同时推理速度更快,参数量更少。
核心架构创新
1. 改进的C3k2模块:YOLOv11引入了C3k2(C3 with 2 Kernels)模块替代传统的C3模块。该模块采用双分支设计,一个分支使用3×3卷积捕获局部特征,另一个分支使用1×1卷积进行通道交互,通过残差连接融合多尺度特征表示。