YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 添加ACmix自注意力与卷积混合模型改善模型特征识别效率（包含二次创新C2PSA机制）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。本文包含二次创新C2PSA机制！

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目录

一、本文介绍

二、ACmix的框架原理

2.1 ACMix的基本原理 

2.1.1 自注意力和卷积的整合

2.1.2 运算分解与重构

三、ACmix的核心代码 

四、手把手教你添加ACmix

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、ACmix的yaml文件和运行记录

5.1 ACMix的yaml版本一(推荐)

5.2 ACMix的yaml版本二

5.3 ACMix的yaml版本三

5.4 ACMix的训练过程截图