YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新！注意力改进篇 | CVPR 2025 | 引入RALA秩增强线性注意力模块、助力YOLOv11适合目标检测、图像分割、图像分类有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用RALA模块改进YOLOv11可以显著提升其性能，尤其在复杂场景和小物体检测中。通过增强线性注意力机制的矩阵秩，RALA改善了模型对空间信息的建模能力，提升了特征的多样性和全局信息的融合，进而提高了检测精度。同时，RALA保持了线性复杂度，避免了Softmax注意力的高计算成本，使YOLOv11在实时检测任务中既能保持高效计算，又能提高检测精度，尤其是在小物体和遮挡物体的检测中表现突出。

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专栏改进目录：YOLOv11改进专栏包含卷积、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、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进

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本文目录

一、本文介绍

二、RALA秩增强线性注意力模块介绍

2.1 RALA模块结构图

2.2 RALA模块的作用：

2.3 RALA模块的优势

2.4 RALA模块的原理

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改task.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改task.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: yolov11n_RALA.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_RALAC3k2.yaml

🚀 创新改进3: yolov11n_C3k2_RALABlock.yaml

六、正常运行

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二、RALA秩增强线性注意力模块介绍

摘要：Transformer 模型中的 Softmax 注意力机制由于其二次复杂度而计算开销非常大，这在视觉应用中带来了显著挑战。相比之下，线性注意力通过将复杂度降低到线性水平，提供了一种效率更高的解决方案。然而，与 Softmax 注意力相比，线性注意力通常会显著降低性能。我们的实验表明，这种性能下降源于线性注意力输出特征图的低秩性质，这限制了其充分建模复杂空间信息的能力。为了解决这一低秩问题，我们从两个角度对秩进行分析：KV 缓冲区和输出特征。因此，我们提出了秩增强线性注意力（RALA），其在保持线性复杂度和高效率的同时，能够匹配 Softmax 注意力的性能。在 RALA 的基础上，我们构建了秩增强视觉线性 Transformer（RAVLT）。大量实验表明，RAVLT 在各种视觉任务中均取得了出色的性能。具体而言，在训练过程中不使用任何额外的标签、数据或监督条件下，RAVLT 在 ImageNet-1k 上实现了 84.4% 的 Top-1 准确率，并且仅有 2600 万参数和 4.6G FLOPs。该结果显著超过了之前的线性注意力机制，充分展示了