【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+PKINet中注意力机制（2024）: 最新遥感场景下注意力机制,助力YOLOv11有效涨点；

已于 2025-02-01 10:25:16 修改
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分类专栏： YOLOv11目标检测改进 文章标签： YOLO 目标跟踪 人工智能 目标检测 计算机视觉
于 2025-02-01 10:23:26 首次发布
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  YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏 

专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等；

本文介绍

本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加PKINet中的CAA注意力机制，助力YOLOv11有效涨点，尤其是在遥感领域以及无人机目标检测领域内。作者提出了PKINet采用多尺度卷积核（无需空洞）来提取不同尺度的目标特征并捕捉局部上下文信息。此外，还并行引入了上下文锚点注意力（CAA）模块，以捕捉长距离的上下文信息。

目录

  YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏 

本文介绍

1.CAA模块介绍

论文地址：

文章摘要

2. CAA网络结构图

1. 局部区域特征的提取

2. 深度可分离的带状卷积

3. 动态调整卷积核大小

4. 轻量化设计

3. yolov11-CAA yaml文件

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YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention
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YOLO11中添加Shuffle Attention注意力机制
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YOLOV11改进策略【最新注意力机制】CVPR2025局部区域注意力机制LRSA-增强局部区域特征之间的交互
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本文介绍了如何在神经网络中添加一个新的模块LRSA（Local Region Self-Attention）。首先，通过核心代码实现了图像分块、反向分块、归一化、注意力机制、深度卷积和卷积前馈网络等功能。接着，详细描述了添加LRSA模块的步骤：在nn文件夹下创建Addmodules文件夹，并在其中添加LRSA.py和__init__.py文件；在task.py中导入LRSA模块；最后，修改YAML配置文件以集成LRSA模块。该模块通过局部区域自注意力机制增强了模型的表达能力，适用于目标检测等任务。
YOLOv11结合注意力机制——SE注意力机制
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YOLOv11添加SE注意力机制
YOLO11改进-模块-引入稀疏自注意力机制Sparse Self - Attention
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Sparse Self - Attention 引入了 “稀疏率” 概念。对于输入的图像特征图，不再对整个特征图进行注意力计算，而是把它划分成一个个小的张量块。在计算注意力时，只在这些张量块内部进行，不同颜色标记的张量块之间不会进行注意力计算。通过这种方式，模型能够抑制对语义信息的关注，将更多的注意力放在提取非语义特征上。同时，由于只在张量块内计算，减少了大量不必要的计算，降低了模型的计算量，提高了运行效率。Sparse Self - Attention 是 SparseViT 模型编码器的重要部分。
YOLO11改进-模块-引入空间带状注意力机制（Spatial Strip Attention，SSA）增强模型对空间信息处理能力的重要模块
qq_64693987的博客
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SSA 基于注意力机制的思想，通过对输入特征图的不同空间位置赋予不同的权重，使模型能够有选择性地关注重要的空间区域。它利用轻量级的计算模块来生成注意力权重，避免了自注意力机制中过高的计算成本，同时能在水平和垂直方向上扩大感受野，有效聚合相邻位置的信息，从而更好地捕捉空间上下文。生成水平方向注意力权重：先在水平方向选取大小为 1×K 的带状区域，对其进行全局平均池化（GAP）操作，将特征压缩。接着通过一个卷积层（Conv）和 Sigmoid 函数，生成水平方向的注意力权重。水平方向信息聚合。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入CBAM注意力机制
tsg6698的博客
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我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进，证明了 CBAM 的广泛适用性。简单介绍:CBAM的主要思想是通过关注重要的特征并抑制不必要的特征来增强网络的表示能力。模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
【YOLOv11改进 - 注意力机制】 CAA： 上下文锚点注意力模块，处理尺度变化大或长形目标
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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【YOLOv11改进 - 注意力机制】 CAA： 上下文锚点注意力模块，处理尺度变化大或长形目标
【YOLOv11改进 - 注意力机制】LS-YOLO MSFE：新颖的多尺度特征提取模块 | 小目标/遥感
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLO11改进|YOLO11中引入稀疏自注意力机制SparseSelfAttention
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YOLO11改进-Backbone-引入OverLoCK替换YOLO backbone 融合自上而下注意力机制，实现高效的长程依赖建模与局部细节捕捉，同时平衡计算复杂度与性能
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OverLoCK 的理论核心是模拟人类视觉系统的自上而下注意力机制Base-Net提取中低层特征，通过粗粒度全局建模生成动态语义先验（模拟 “先概览” 过程），Focus-Net在全局先验引导下进行精细化特征感知（模拟 “后精修” 过程）。结合上下文混合动态卷积（ContMix），通过计算输入特征与全局区域中心的亲和度生成动态卷积核，使每个像素的卷积操作融合全局语义信息，既突破传统卷积的固定核限制以建模长程依赖，又保留局部归纳偏置捕捉细节。
YOLO11改进-模块-引入极性感知注意力 Polarity-Aware Attention
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在传统的模型注意力机制里，就好比我们看东西只看一半。它常常会把一些带有 “负” 含义的信息丢掉，只留下 “正” 信息。比如说，在判断两个事物的关系时，只关注它们相似、匹配的地方，而忽略了它们之间不匹配、相反的部分。极性感知注意力就改进了这一点，它把每个信息（查询向量和键向量）都拆成 “正” 和 “负” 两个部分。这样一来，模型在计算两个信息之间的关系时，不仅会考虑它们相同符号（比如都为正或者都为负）部分的相似程度，还会考虑不同符号（一个正一个负）部分的相互作用。
YOLO11改进-注意力-引入级联组注意力机制(Cascaded Group Attention, CGA）
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输入特征拆分：输入特征进入 CGA 模块后，被均匀拆分为个部分，每个部分作为一个注意力头的输入，这样每个头关注输入特征的不同部分，实现特征的并行处理，同时为提高注意力多样性奠定基础。注意力头计算单元：每个注意力头包含三个线性投影层、、用于将输入特征映射到不同子空间，以及计算自注意力的单元。在计算过程中，通过注意力头之间的级联操作，前一个头的输出会累加到下一个头的输入上，实现特征的逐步细化。
YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入无参SimAM注意力机制
tsg6698的博客
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该模块的另一个优点是，大多数算子是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~（4）基于解的操作符选择：SimAM中的大多数操作符都是基于能量函数的解来选择的，这避免了过多的结构调优工作。在SimAM.py文件里添加给出的SimAM代码。
CAA注意力机制
03-11
关于CAA注意力机制，在提及的参考资料中并没有直接涉及该主题的内容[^1]。然而，基于专业知识，可以提供有关于一般意义上的注意力机制以及其变体的信息。 ### CAA 注意力机制概述 在深度学习领域，注意力机制被广泛应用于各种模型之中以提升性能。虽然具体到CAA（Context-Aware Attention）可能指特定研究或应用中的实现方式，通常情况下这类机制旨在通过引入上下文感知能力来增强特征表示的学习效果。这意味着模型不仅能够关注输入数据的关键部分，还能理解这些部分在整个场景下的意义及其相互关系。 对于具体的CAA注意力机制而言，这种设计往往强调对不同区域或者时间步长间依赖性的捕捉，并试图解决传统方法中存在的局限性，比如固定的感受野大小无法适应多尺度变化等问题。为了达到这一目标，可能会采用多层次融合策略或是动态调整权重分配的方法，从而使得网络具备更强的表现能力和泛化特性。 ```python import torch.nn as nn class CAALayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(CAALayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` 上述代码展示了一个简化版的情境自适应注意层的设计思路，它可以根据通道维度上的统计信息来自动生成相应的调节系数，进而影响原始特征图谱。
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