【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | Arxiv2025 | DEIM引入MSLA多尺度线性注意力模块，高效提取多尺度特征和建模长程依赖、助力目标检测有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍MSLA多尺度线性注意力模块优化DEIM模型！MSLA 模块用于 DEIM 可显著提升多尺度特征提取能力，通过引入线性注意力机制实现高效的全局建模，增强对小目标、复杂背景及遮挡场景的检测准确性。同时，其融合细节与语义信息的能力也能显著优化图像分割边界和结构一致性，兼具高性能与轻量化，适合嵌入实时目标检测与分割任务中。具体怎么使用请看全文！

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本文目录

一、本文介绍

 二、MSLA模块介绍

2.1 网络结构图

2.2 MSLA模块的作用

2.3 MSLA模块的优势

三、完整核心代码

 四、手把手教你添加DEIM创新改进模块和配置改进点步骤

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: deim_hgnetv2_n+MSLA.yml

🚀 创新改进2: deim_hgnetv2_s+MSLA.yml

🚀 创新改进3: deim_hgnetv2_l+MSLA.yml

六、正常运行

七、本文总结

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 二、MSLA模块介绍

摘要： 精确的医学图像分割能够精确地描绘解剖结构和病理区域，这对于治疗计划、手术导航和疾病监测至关重要。基于 CNN 和基于 Transformer 的方法都在医学图像分割任务中取得了显著的成功。然而，由于卷积运算的固有局限性，基于 CNN 的方法难以有效地捕获全局上下文信息。
同时，基于 Transformer 的方法存在局部特征建模不足的问题，并且面临由自注意力机制引起的高计算复杂度的挑战。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖的混合 CNN-Transformer 架构，名为 MSLAU-Net，它融合了这两种范式的优势。所提出的 MSLAU-Net 融合了两个关键思想。
首先，它引入了多尺度线性注意力（Multi-Scale Linear Attention），旨在有效地从医学图像中提取多尺度特征，同时以低计算复杂度对远程依赖关系进行建模。其次，它采用了一种自上而下的特征聚合机制，该机制执行多层次的特征聚合，并使用轻量级结构恢复空间分辨率。在涵盖三种成像方式的基准数据集上进行的大量实验表明，所提出的 MSLA