YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形自注意力 动态关注目标区域

已于 2025-01-17 16:41:20 修改
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分类专栏： YOLOv11改进专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测
于 2024-10-30 15:46:09 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是利用DAT可变形注意力模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。DAT全称为Deformable Attention Transformer，其作用在于通过可变形自注意力机制，同时包含了数据依赖的注意力模式，克服了常见注意力方法存在的内存计算成本高、受无关区域影响以及数据不可知等问题。相比一些只提供固定注意力模式的方法，能更好地聚焦于相关区域并捕捉更有信息的特征。

专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

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