YOLO12 改进、魔改｜ Volumetric Self-Attention 体积自注意力，减少因目标与背景空间相似导致的漏检（如小目标、低对比度目标）

        传统注意力机制在处理高维度数据时，长期面临 “维度割裂” 与 “复杂度失控” 两大难题。以图像任务为例，现有通道自注意力（CSA）仅聚焦通道间关联，空间自注意力（SSA）仅关注像素空间交互，二者均将数据的三维信息（如空间宽、高 + 通道 / 光谱）压缩为二维相似矩阵，导致跨维度关联信息丢失 —— 比如无法同时结合像素位置与通道特征区分 “空间相似但属性不同” 的区域。更关键的是，若直接对三维数据建模，传统注意力的计算复杂度会呈立方级增长（与空间尺寸平方、通道数平方正相关），难以适配高分辨率或多通道场景。此外，多数注意力机制缺乏对数据物理特性的适配（如通道间的关联性差异），无法利用数据内在规律提升特征表达，这些缺陷在需深度挖掘跨维度关联的任务中尤为突出，推动了 VolSA 这类三维注意力机制的研发。     

1.Volumetric Self-Attention原理   

VolSA 的结构围绕 “双分支投影 - 多头融合 - 特征输出” 构建，各模块功能与流程清晰：

         输入预处理模块：接收三维输入数据（如 H×W×C 的图像），为空间投影与通道投影分支分别提供适配格式的数据 —— 空间分支保留像素空间结构，通道分支将空间维度展平为一维序列，聚焦通道特征。

         双通道投影分支：

                1. 通道投影分支：通过 1×1 点卷积与 3×3 深度卷积对输入进行特征变换，生成通道级 Q、K、V；计算 Q 与 K 的点积并归一化，融入位置先验矩阵后经 Softmax 得到通道相似矩阵，再与 V 相乘生成通道关联特征。

                2. 空间投影分支：通过线性层将输入转换为像素级 Q、K；计算 Q 与 K 的点积并归一化，经 Softmax 得到空间相似矩阵。

         多头融合与输出模块：将通道投影分支的 Q、K、V 拆分为多个 “注意力头”，每个头独立计算通道关联特征，增强对不同子空间特征的捕捉能力；随后将多头特征拼接，与空间相似矩阵进行矩阵乘法，融合空间与通道关联信息；最后通过线性投影输出最终的三维关联特征，传递至后续网络层。

2.Volumetric Self-Attention习作思路

• 在目标检测任务中：VolSA 的优势体现在 “跨维度特征区分” 与 “高效推理” 的结合。传统检测模型的注意力多局限于空间维度，难以区分 “空间外观相似但通道特征不同” 的目标（如外形相近的金属罐与塑料罐），而 VolSA 通过空间 - 通道跨维度关联，能同时利用像素位置信息与通道属性信息，精准捕捉目标的独特特征，减少因特征单一导致的误检与漏检。同时，其二次级复杂度设计能适配高分辨率图像的检测需求，避免因模型计算量过大导致推理速度下降，尤其在多通道或高分辨率检测场景中，能在保证检测精度的同时，维持实时推理能力；此外，位置先验的引入可增强对目标局部细节（如边缘、纹理）的特征提取，提升小目标或遮挡目标的检测准确性。

• 在目标分割任务中：图像分割需实现像素级的精准分类，VolSA 的三维关联建模能力可从两方面提升分割性能。一方面，其空间 - 通道跨维度关联能让每个像素的分类决策同时参考 “空间邻域像素的类别趋势” 与 “通道特征的类别响应”，避免传统分割模型因局部感受野限制导致的 “边缘不连续” 或 “类别混淆” 问题 —— 例如在复杂场景分割中，能通过通道特征区分空间重叠的不同类别区域，提升分割边界的完整性。另一方面，位置先验的引入可让模型自适应利用通道间的关联性差异，强化同类区域的特征一致性（如同一类别的区域在特定通道下的特征响应更相似），减少因通道特征波动导致的分类误差，尤其在需精细区分相似类别（如不同类型的组织、材质）的分割任务中，能显著提升像素分类的准确性。

3. YOLO与Volumetric Self-Attention的结合     

         将 VolSA 融入 YOLO 模型，可从两方面优化检测性能：一是提升 YOLO 对 “难区分目标” 的检测能力 —— 通过空间 - 通道跨维度关联，YOLO 能捕捉目标的多维度特征，减少因目标与背景空间相似导致的漏检（如小目标、低对比度目标）；二是在引入多维度特征的同时，维持 YOLO 的实时推理优势 ——VolSA 的二次级复杂度设计不会大幅增加模型计算量，避免因注意力机制引入导致检测速度下降，兼顾精度与效率。

4.Volumetric Self-Attention代码部分

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 代码获取：YOLOv8_improve/YOLOV12.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub

5. Volumetric Self-Attention引入到YOLOv12中

第一: 先新建一个v12_changemodel，将下面的核心代码复制到下面这个路径当中，如下图如所示。E:\Part_time_job_orders\YOLO_NEW\YOLOv12\ultralytics\v12_changemodel。

   ​​​​​​​     

第二：在task.py中导入包

 ​​​                  ​​​​​​​      

第三：在task.py中的模型配置部分下面代码

                        ​​​​​​​    

第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

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     ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​第五：运行代码

from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld
import torch
if __name__=="__main__":



    # 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型
    model = YOLO("/home/tgf/tgf/yolo/model/YOLO12_All/ultralytics/cfg/models/12/yolo12_VolSelfAttention.yaml")\
        # .load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weights

    results = model.train(data="/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/datasets/VOC_my.yaml",
                          epochs=300,
                          imgsz=640,
                          batch=4,
                          # cache = False,
                          # single_cls = False,  # 是否是单类别检测
                          # workers = 0,
                          # resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',
                          amp = True
                          )