YOLOv12涨点改进 | 独家创新-注意力改进篇 | ECCV 2024 | YOLOv12引入AgentAttention代理注意力模块，兼顾 Softmax 和线性注意力优点，提高检测精度

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用Agent Attention模块改进YOLOv12网络模型。其主要作用是通过引入高效的代理token来减少计算复杂度，同时保留全局上下文建模能力。相比传统的Softmax注意力，Agent Attention通过代理token聚合并广播信息，从而降低了模型在处理高分辨率图像时的计算负担，并显著提高了推理速度。其优势在于保持了目标检测中的全局信息处理能力，同时加速了生成过程，特别是在高分辨率场景下，可以提高检测精度、减少内存消耗，并提升处理速度。

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。