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YOLOv10改进策略【Neck】| arXiv 2025 分层多头注意力HMHA 子空间拆分提多样 + 通道重排降冗余,强化目标检测精度 HMHA(Hierarchical Multi-Head Attention,分层多头注意力)旨在解决传统多头注意力(MHA)在图像恢复任务中的核心缺陷——特征冗余。传统MHA将通道均匀拆分给各个头,导致不同头学习的子空间信息相似,进而出现多头关注同一区域、忽略退化区域修复的问题,限制了模型的特征表达能力。HMHA通过“分层子空间拆分+通道重排序”策略,让每个头学习差异化、互补的上下文特征,从根源上缓解冗余,提升图像恢复任务中对复杂退化场景的特征捕捉能力。 阅读详情

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