问题
这篇文章写于 2024年12月2日，主要讨论 YOLO11 的变化，以及这些变化对模型性能和兼容性的影响。
首先，YOLO11 已经发布了两个月，对于这次更新的主要改动，我不再赘述。概括来说，新加入了两个模块：C3k2 和 C2PSA。此外，还有一个容易被忽略的变化，就是 Detect 模块的更新。这个改动并没有直接在 yaml 文件中体现，但实际上影响很大，也是我接下来要说的 “坑” 所在。
在 YOLO11 中，虽然 Detect 模块的名字没有变，但内部结构发生了变化，具体来说是增加了一个 DWConv 卷积头。实际上，这个新头更准确地应该叫做 v11Detect，然而开发团队并没有这样命名。这种做法的影响非常明显：从 YOLOv8.3.0 开始，YOLOv8 的检测头就变成了 v11Detect（包含 DWConv），这与 8.3.0 之前的版本完全不同。如果你在实验中混用不同版本的模型，这个细节可能会影响你的结果，因为你没有保持变量的唯一性，也就是没有遵循控制变量的原则。
一个最典型的问题就像这个同学提到的：同样的模型，在不同版本中运行，参数量竟然不同。这显然是不合理的，但如果你不仔细阅读源码，根本不容易发现这个问题。
针对这个问题，作者团队似乎也意识到了其潜在的影响，所以在 v8.3.17 版本中引入了一个新的机制，增加了 legacy 参数。这个参数通过 C3k2 模块来控制。直白地讲，如果你使用了 C3k2 模块，那么默认的检测头就是 v11Detect（包含 DWConv）；如果你没有使用 C3k2 模块，那么检测头仍然是最初的 YOLOv8 的 Detect（不包含 DWConv）。
这种设计使得在使用新模块时自动切换到更新的检测头，但仍然提供了保留旧模块的选择。对于各位用YOLO写论文的同学来说，了解这一点非常重要，尤其是在进行实验对比时。因为如果没有明确意识到这个变化，实验结果可能会由于模型结构的差异而产生误导，导致实验结论不准确。
直白来讲，这种变化对参数量、计算量以及模型的性能都会带来不同程度的影响。增加 DWConv 后的检测头，相比于旧版的检测头，会减少一些参数量和计算量。然而，这种改变的影响取决于具体的应用场景和数据集，因此在实验对比中一定要确保模型版本的一致性，以避免偏差。
对于使用 YOLOv8 做实验的同学来说，特别需要注意两个时间节点：v8.3.0 和 v8.3.17。如果混合使用这两个版本，可能会出现我上面提到的问题，导致实验结果不一致。对于使用我开源框架的同学不必担心，因为遵循了控制变量原则。这一点希望大家注意到，后续如果有版本改动我会及时和大家同步。
总结来看，YOLO11 的这次更新在模块结构上引入了不少新特性，但也带来了潜在的兼容性问题。用户在升级模型版本时，需要特别留意这些细节，以确保实验的可靠性和结论的可信度。特别是在你混用不同版本时，一定要注意这些隐藏的改动对模型性能的潜在影响。
怎么修复错误
如果大家出现了我上面说的问题，不需要更换版本，直接更改一个代码就可以切换 v11Detect 头到老 v8头，
在 ultralytics/nn/modules/head.py 文件中，将绿色代码改成红色的就行了，
绿色代码：
self.cv3 = (
nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for x in ch)
if self.legacy
else nn.ModuleList(
nn.Sequential(
nn.Sequential(DWConv(x, x, 3), Conv(x, c3, 1)),
nn.Sequential(DWConv(c3, c3, 3), Conv(c3, c3, 1)),
nn.Conv2d(c3, self.nc, 1),
)
for x in ch
或：
self.cv3 = nn.ModuleList(
nn.Sequential(
nn.Sequential(DWConv(x, x, 3), Conv(x, c3, 1)),
nn.Sequential(DWConv(c3, c3, 3), Conv(c3, c3, 1)),
nn.Conv2d(c3, self.nc, 1),
)
for x in ch
)
红色代码：
self.cv3 = (
nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for x in ch)