YOLOv12涨点改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv12引入TSSA一种新的注意力模块，含二次创新改进、适合所有CV或NLP任务使用

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用TSSA模块改进YOLOv12网络模型。它通过基于统计量的特征交互，而非计算token间的相似度，降低了计算复杂度至线性，从而使模型能够处理长序列或高分辨率图像而不增加计算负担。此外，TSSA提高了模型的可解释性，增强了多任务适应性，且在不牺牲精度的情况下，提升了检测效率，特别适用于实时目标检测任务。

YOLOv12专栏改进目录：YOLOv12改进包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、A2C2f二次创新、独家创新等几百种创新点改进。

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