YOLOv11改进——注意力机制优化 | 引入SpatialGroupEnhance空间分组增强模块

YOLO（You Only Look Once）作为目标检测领域的经典算法，以其高效性和实时性在工业界和学术界得到了广泛应用。然而，随着应用场景的复杂化和数据集规模的增长，如何进一步提升模型性能成为研究的重点。近年来，注意力机制在深度学习领域大放异彩，其通过动态调整特征图的重要性权重，显著提升了模型对关键信息的捕捉能力。本文将探讨YOLOv11的改进方案，重点引入一种新型注意力机制——SpatialGroupEnhance（SGE）空间分组增强模块，以优化模型的目标检测性能。

1. 注意力机制在目标检测中的重要性

目标检测任务的核心在于从复杂的场景中准确定位目标并分类。传统卷积神经网络（CNN）在提取特征时，往往对全局信息和局部细节的权衡不足，容易忽略某些关键区域的信息。而注意力机制通过引入动态权重分配机制，能够有效加强模型对重要特征的关注，从而提升检测精度。

常见的注意力机制包括：

• 通道注意力：如SENet（Squeeze-and-Excitation Networks），通过学习通道间的依赖关系来增强特征表示。
• 空间注意力：如CBAM（