YOLOv12涨点改进 | 全网独家创新、高效涨点改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv12引入SHSA单头自注意力模块，含A2C2f二次创新，轻量化改进，助力目标检测和图像分类高效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用SHSA（Single-Head Self-Attention）模块改进YOLOv12网络模型，可以显著减少计算冗余和内存占用，提升计算效率和推理速度。SHSA通过使用单个注意力头代替多头注意力机制，优化了模型的计算资源使用，同时在保持高精度的基础上加速了推理过程。该模块特别适合在资源受限的设备上运行，提供更高的速度与精度平衡，提升了YOLOv12在不同硬件平台上的整体性能，尤其在实时目标检测任务中表现尤为出色。

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。