YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加MSDA多尺度空洞注意力（全新的YOLOv8改进策略）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中以不同的扩张率执行多尺度SWDA来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.06左右)。最后本文会手把手教你添加MSDA模块到网络结构中。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8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、MSDA框架原理

三、MSDA核心代码

四、手把手教你添加MSDA模块

4.1 MSDA添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

4.2 MSDA的yaml文件和训练截图

4.2.1 MSDA的yaml版本一(推荐)

4.2.2 MSDA的yaml版本二

4.3 推荐MSDA可添加的位置 

4.4 MSDA的训练过程截图 

五、本文总结

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二、MSDA框架原理

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