开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV1主干，用其替换我们YOLOv11的特征提取网络，其主要思想是通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能。这种方法采用了一个简单但有效的复合系数，统一调整所有维度。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。（本文内容可根据yolov11的N、S、M、L、X进行二次缩放，轻量化更上一层）。专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、EfficientNetV1的框架原理三、EfficientNetV1的核心代码四、手把手教你添加EfficientNetV1机制4.1 修改一4.2 修改二4.3 修改三4.4 修改四4.5 修改五4.6 修改六4.7 修改七4.8 修改八注意！！！ 额外的修改！打印计算量问题解决方案注意事项！！！五、EfficientNetV1的yaml文件5.1 EfficientNetV1的yaml文件版本5.2 训练文件六、成功运行记录七、本文总M结二、EfficientNetV1的框架原理​官方论文地址：官方论文地址点击即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击即可跳转