YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 添加FocusedLinearAttention助力yolov11实现有效涨点（含二次创新C2PSA机制）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Focused Linear Attention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测精度)，旨在提高效率和表现力。其解决了两个在传统线性注意力方法中存在的问题：聚焦能力和特征多样性。这种方法通过一个高效的映射函数和秩恢复模块来提高计算效率和性能，使其在处理视觉任务时更加高效和有效。简言之，Focused Linear Attention是对传统线性注意力方法的一种重要改进，提高了模型的聚焦能力和特征表达的多样性。通过本文你能够了解到：Focused Linear Attention的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加.

   专栏回顾：YOLOv11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、Focused Linear Attention的机制原理

2.1 Softmax和线性注意力机制的对比

2.2 Focused Linear Attention的提出

2.3 效果对比

三、FocusedLinearAttention代码

四、添加Focused Linear Attention到模型中

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、模型配置文件 

5.1 配置文件1