YOLOv11改进-双Backbone架构：利用双backbone提高yolo11目标检测的精度

一、引言：为什么我们需要双Backbone？

在目标检测任务中，YOLO系列模型因其高效的端到端检测能力而备受青睐。然而，传统YOLO模型大多采用单一Backbone结构，即利用一个卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。这种方式虽然结构简单、计算效率高，但也存在以下几个显著的局限：

特征表达能力有限：单一Backbone可能在某些层级对细节感知不足，无法同时兼顾局部与全局信息。
难以兼容不同类型的特征：例如，CNN擅长局部建模，但不善于全局建模；而Transformer擅长建模长距离依赖，但可能忽略低级细节。
扩展性受限：随着任务复杂化，单一Backbone难以胜任多尺度、复杂场景的检测需求。

因此，引入双Backbone结构成为近年来目标检测模型提升性能的新趋势。通过融合不同类型或不同结构的特征提取网络，双Backbone有望实现更丰富的多尺度语义信息捕捉、更强的鲁棒性和更高的检测精度。

二、YOLO中的单Backbone结构回顾

在YOLO系列目标检测网络中，Backbone 结构承担着最核心的任务——从输入图像中提取多层次、可判别的特征图。以 YOLO系列的单Backbone架构，其设计采用轻量、高效的卷积结构作为主干。YOLOv11 的 Backbone 基于 CSPNet 的改进版本，通过引入 C3K2 模块、C2PSA等进一步优化了特征流的传递效率，同时减少冗余计算，提高了模型的参数利用率。

然而，单一Backbone也存在一些天然限制。首先，传统CNN结构受限于固定感受野，尽管通过堆叠卷积层可以扩大感知范围，但对远距离目标关系的建模能力依然有限。这使得模型在处理复杂场景时（如多个相似目标密集分布或存在遮挡）容易出现误检和漏检。其次，YOLOv11 Backbone 虽然在通用场景下性能优异，但其特征提取路径是单一线性的，难以同时捕获不同尺度、不同语义层级的丰富信息。这种结构在对小目标、细粒度差异目标的检测任务中往往力不从心。此外，单一Backbone架构在模型扩展性上存在瓶颈，无法灵活集成多种建模机制，也难以适配异构信息源或跨模态融合等新兴任务（也就是多模态，比如rgb+红外线）。

因此，针对这些不足，研究者开始探索更具结构多样性与特征表达能力的网络形态，其中双Backbone架构应运而生，成为近年来目标检测模型结构设计的新趋势。

三、双Backbone结构设计：多视角特征融合的关键

双Backbone结构指的是在模型中并行使用两个独立的主干网络，分别提取不同类型的特征信息，然后通过某种融合机制（如加权融合、拼接、注意力机制等）将它们整合，供检测头使用。左边是共享输入的双Backbone结构，右边是双输入的双Backbone结构。

1.共享输入的双Backbone结构

共享输入的双Backbone结构则通过并行的方式引入两套特征提取路径，使得模型在处理同一张图像时，能够从多个视角、多种尺度同时建模。例如，一条路径可以专注于浅层细节纹理，另一条则挖掘深层语义或结构关系，最终在融合模块中实现信息互补。这种结构不仅增强了模型对目标的判别能力，也提升了对不同尺度目标的适应性。

此外，双Backbone结构具备更强的灵活性和扩展性。研究者可以选择不同类型的网络组合，如轻量CNN与重表达CNN的互补，或者引入Transformer等模块增强全局建模能力，而不必完全重构主干网络。同时由于两路输入共享同一张图像，训练和部署上的一致性也更好，参数优化相对稳定，不容易引入冗余或冲突

2. 双输入的双Backbone结构

与单Backbone结构相比，双输入的双Backbone架构提供了更强的信息表达能力和更大的建模自由度。其核心思想在于：让两套Backbone分别处理两种不同的输入源，这些输入可以来自于不同模态（如图像+频域图、图像+深度图、RGB+红外等）。这种结构打破了传统模型对单一图像进行建模的限制，使得网络可以融合更丰富、更互补的上下文信息。

在目标检测任务中，双输入架构尤其适合处理复杂或动态场景。例如，在视频目标检测中，当前帧和前一帧可以作为双输入进入模型，前一帧的信息为当前目标提供运动先验，有助于缓解遮挡和模糊等问题。在多视角融合中，不同摄像头捕获的图像经过各自的Backbone提取特征后，可以互补视角盲区，提升模型的感知范围。在多模态任务中，通过将图像信息与频域、深度、红外等非视觉信息并行处理，模型能够从不同角度理解目标特性，从而显著提升检测的鲁棒性和泛化能力。此外，双输入结构还具备良好的可扩展性与任务适配能力。它不仅可以兼容现有的视觉特征提取网络，也能灵活嵌入时序建模模块（如ConvLSTM、Mamba等），使其在跨帧建模、目标跟踪和小目标检测等任务中展现出强大潜力。

四、双Backbone组合及其特点

在双Backbone架构中，不同类型的组合方式直接影响模型的特征建模能力与任务适应性。目前主流的设计大致可以归为三类：CNN 与 CNN（变种）组合、CNN 与 Transformer 的语义增强组合，以及 CNN 与 Mamba 的状态建模组合。这三种路径分别侧重于速度优化、语义建模增强与时序建模扩展，代表了当前在性能平衡上的多元化探索。

1. CNN + CNN（轻量级组合）

CNN 与 CNN 的组合是一种结构简单、计算高效的方案，常用于对速度和部署成本要求较高的场景。典型的搭配如 CSPDarknet 与 MobileNet 的结合，其中 CSPDarknet 作为主干负责深层语义建模，而 MobileNet 则快速捕捉浅层边缘与纹理信息。通过并行提取两路特征，再在融合模块中进行信息整合，不仅能提升对小目标与复杂背景的鲁棒性，同时保留较高的推理速度。

此外，在该结构中可对其中一个CNN分支进行结构扩展，如引入频域操作、注意力机制等，以强化某类特征表达。这种设计兼顾了模型的轻量性与表达力，特别适用于嵌入式设备或实时检测任务中。

2. CNN + Transformer（语义增强组合）

Transformer 的全局建模能力为目标检测任务带来了新的突破。相比CNN的局部建模，Transformer能捕捉图像中长距离依赖的关系，显著增强语义理解能力。在与CNN结合时，通常让CNN处理低级纹理与空间结构特征，而由Transformer在后续阶段构建全局语义关系，最终在融合模块中完成多层信息整合。

这种组合在多目标密集、背景复杂或目标存在遮挡的场景中尤为有效。典型代表如YOLO系列与 Swin Transformer、ViT 等模型的结合，已成为当前研究热点。尽管计算开销略高，但其在COCO、VisDrone等高复杂度数据集上取得了明显性能提升，是精准检测任务的重要方向。

3. CNN + Mamba（状态建模组合）

Mamba 是近年来新兴的一种状态空间建模架构，主打高效建模长距离依赖关系，并在推理速度和资源消耗上优于传统Transformer。将 Mamba 引入双Backbone结构，与 CNN 形成互补，可为模型提供更强的动态感知与上下文理解能力。

在该组合中，CNN 通常承担空间结构与纹理信息的提取任务，而 Mamba 则专注于跨通道、跨区域乃至跨时间的信息建模。它既可与CNN并行作为第二主干路径，也可作为子模块嵌入在CNN主干中实现动态建模。这种结构非常适合视频目标检测、遥感图像分析以及行为识别等强调时间连续性或上下文理解的任务。

五、YOLO11双Backbone代码教程

YOLOv8_improve/YOLOv11_double_backbone.md at master · tgf123/YOLOv8_improve

YOLOv11模型改进讲解，教您如何使用双backbone提升YOLO11检测精度_哔哩哔哩_bilibili

六、YOLO11双Backbone组合

本文提供多种backbone与特征融合模块供你选择，你可以选择适合自己数据集的双backbone进行实验。本代码不仅可以再单模态数据集上面运行，还可以在双模太数据集上面运行，与YOLO11魔改和改进两个专栏组合，可以组合成几百种改进方案。

1.在下面的路径中修改自己的数据集路径

2. 修改好之后选择合适自己的双backbone，复制其路径

3. 同样将数据集的路径也复制一下

4. 运行代码


from 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"D:\bilibili\YOLOv11_double_backbone\YOLOv11_double_backbone\ultralytics\cfg\models\11\change_backbone\yolo11_double_shufflenetv1_X0_5.yaml")\# .load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLOv11_double_backbone\YOLOv11_DB\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data=r"D:\bilibili\YOLOv11_double_backbone\YOLOv11_double_backbone\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml",epochs=300,imgsz=640,batch=4,# cache = False,# single_cls = False,  # 是否是单类别检测# workers = 0,# resume=,amp = True)