YOLOv10改进 | 添加注意力机制 | 添加TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。

专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

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目录

 一、本文介绍

二、Triplet Attention机制原理

2.1 Triplet Attention的基本原理 

2.2 Triplet Attention和其它简单注意力机制的对比 

2.3 Triplet Attention的实现流程

三、Triplet Attention的完整代码

四、手把手教你添加Triplet Attention

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、Triplet Attention的yaml文件和运行记录

5.1 Triplet Attention的yaml文件1

5.2 Triplet Attention的yaml文件2

5.3 训练代码 

5.4 Triplet Attention的训练过程截图