YOLO11改进-Backbone-引入TransXNet替换YOLO backbone 学习全局和局部动态信息，提高检测精度

Vision Transformer 的缺陷：Vision Transformer（ViT）运用多头自注意力机制在计算机视觉领域取得进展，但它缺乏卷积神经网络（CNNs）所具有的归纳偏差，导致泛化能力相对较弱。像 Swin Transformer 虽引入移位窗口自注意力融入归纳偏差并降低计算成本，可窗口化注意力的局部特性又限制了感受野。

CNN - Transformer 混合网络的困境：为解决 ViT 的问题，诸多研究构建了 CNN - Transformer 混合网络，将卷积和自注意力集成到令牌混合器中。然而，标准卷积存在局限性：一方面，卷积核是静态的，与能动态计算注意力矩阵的自注意力不同，这导致两者在表示能力上存在差异，削弱了模型的建模能力；另一方面，在深度堆叠混合令牌混合器时，卷积的静态性质阻碍了其对自注意力生成特征的有效融合与利用。

大感受野和动态卷积的需求：网络需要大感受野和归纳偏差来捕捉丰富上下文信息。通过有效感受野（ERF）分析发现，在网络各阶段使用全局自注意力能扩大模型 ERF，而且将动态卷积与全局自注意力结合可进一步扩大感受野。所以，设计一种能与自注意力深度集成的输入相关动态卷积机制十分必要。

上面是原模型，下面是改进模型

1. TransXNet介绍 

        D - Mixer 动态特征聚合：D - Mixer 将输入特征图沿通道维度均分为两个子特征图，分别由 OSRA 和 IDConv 处理，OSRA 用于捕捉全局信息，IDConv 用于提取局部特征，两者输出拼接后经 STE 聚合，这种方式使模型能根据输入动态聚合全局和局部信息，增强表示能力。

        IDConv 动态卷积：IDConv 通过自适应平均池化聚合空间上下文，经卷积生成注意力图，再经 softmax 等操作生成与输入相关的卷积核。与其他动态卷积相比，它能为每个注意力组生成空间变化的注意力图，更有效地编码局部特征，且计算开销更低。

         MS - FFN 多尺度信息融合：MS - FFN 使用四个不同尺度的并行深度卷积处理不同通道，可捕捉多尺度信息，相比普通 FFN 能更好地利用丰富通道表示，提升模型对不同尺度物体的特征提取能力。

从提供的图片来看，SSA模块主要包含以下几个部分：

         整体分层架构：TransXNet 采用分层架构，包含四个阶段。每个阶段都有一个补丁嵌入层，用于将图像转换为特征图，后续连接多个由 DPE、D - Mixer 和 MS - FFN 组成的块，实现特征的逐步提取和融合。

 基本块组成

         动态位置编码（DPE）层：通过残差 7×7 深度卷积实现，为输入特征添加位置信息，公式为DPE(X)=DWConv7×7​(X)+X。

        双动态令牌混合器（D - Mixer）：是核心组件，由 OSRA、IDConv 和 STE 构成，实现全局和局部信息的动态融合。

       多尺度前馈网络（MS - FFN）：采用四个不同尺度（1×1、3×3、5×3、7×7）的并行深度卷积，对特征进行多尺度处理，有效探索多尺度信息 。

2. YOLOv11与TransXNet的结合           

        使用 TransXNet 替换YOLO11的 backbone，能凭借其双动态令牌混合器，同时学习全局和局部动态信息，增强特征表示能力，进而提升目标检测精度；而且它计算成本较低，在保持性能的同时可减少计算资源消耗，提升检测效率。

3. TransXNet代码部分

视频讲解：

YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub

用一篇论文教您如何使用YOLOv11改进模块写一篇1、2区论文_哔哩哔哩_bilibili

YOLOv11模型改进讲解，教您如何替换原有的YOLO11 backbone提升精度_哔哩哔哩_bilibili

YOLOv11全部代码,现有一百多种改进机制。

 4. TransXNet引入到YOLOv11中

   第一: 将下面的核心代码复制到D:\model\yolov11\ultralytics\change_models路径下，如下图所示。

                     

第二：在task.py中导入包

 ​​​          ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​        

第三：在YOLOv11\ultralytics\nn\tasks.py中的模型配置部分下面代码

   ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​    ​​​​​​​ ​​​​​​​  ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​         

第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

     ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​      ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

     第五：运行成功

from sympy import falsefrom ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorldif __name__=="__main__":# 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型model = YOLO(r"EE:\bilibili\model\YOLOV8_new\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\11\yolo11_transxnet_t.yaml")\.load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data=r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',epochs=300,imgsz=640,batch=64,# cache = False,# single_cls = False,  # 是否是单类别检测# workers = 0,# resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',amp = True)