YOLOv11改进 - C3k2融合 | C3k2融合CBSA 收缩 - 广播自注意力:轻量级设计实现高效特征压缩，优化处理效率 | NeurIPS 2025

前言

本文介绍收缩 - 广播自注意力（CBSA）（（Contract-and-Broadcast Self-Attention））机制，并将其集成到YOLOv11中。传统注意力机制存在黑盒难理解、计算复杂度高的问题，CBSA通过算法展开推导出本质上可解释且高效的注意力机制。它先从输入数据中选出少量代表性tokens，接着对代表进行收缩计算，再将结果广播给所有原始数据。该机制计算量线性增长，具有明确数学解释，还能统一多种注意力机制。我们将CBSA代码集成到YOLOv11的C3k2模块中。实验证明，改进后的YOLOv11在视觉任务上有可比性能和优越优势。

文章目录： YOLOv11改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总

专栏链接: YOLOv11改进专栏

介绍

摘要

注意力机制在多个领域取得了显著的实证成功，但它们的基础优化目标仍不明确。此外，自注意力的二次复杂度变得越来越难以承受。虽然可解释性和效率是两个相互促进的追求，但先前的工作通常分开研究它们。在本文中，我们提出了一个统一的优化目标，通过算法展开推导出本质上可解释且高效的注意力机制。具体而言，我们构建了所提出目标的一个梯度步骤，其中包含我们的收缩-广播自注意力(CBSA)的一系列前向传递操作，该机制通过收缩输入标记的少量代表来将输入标记压缩到低维结构。这种新颖的机制不仅可以通过固定代表数量来实现线性扩展，还可以在使用不同代表集时涵盖各种注意力机制的实例化。我们进行了广泛的实验，证明了与黑盒注意力机制相比，在视觉任务上具有可比的性能和优越的优势。我们的工作阐明了可解释性和效率的整合，以及注意力机制的统一公式

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基本原理

一、核心定位：给注意力机制“拆黑盒、提速度、做统一”

传统注意力机制（比如Transformer里的softmax注意力）有两个大问题：

1. “黑盒难理解”：模型为啥关注数据的某个部分、背后的决策逻辑是什么，说不清楚；
2. “计算太笨重”：处理长数据（比如高清图的像素块、长文档的词语）时，要算所有数据点之间的关系，数据越长，计算量呈“平方级”暴涨，实际用起来很卡。

之前的研究要么只解决“理解”，要么只解决“速度”，CBSA则想一次性搞定——既让注意力机制的工作过程“说得通”，又让它“跑得飞快”，甚至还能把不同类型的注意力（比如softmax注意力、线性注意力）统一成一个框架。

二、设计逻辑：“抓少数代表，搞定所有数据”

CBSA的核心思路特别像“老师批改作业”：不用逐题看每个学生的作业，先挑几个有代表性的同学（比如中等水平、能反映全班共性问题的），只批改这几个“代表”的作业，再把批改思路告诉全班，大家各自修正。具体分两步：

1. 第一步：选“数据代表”（代表性 tokens）

从输入数据（比如图片的像素块、文本的词语）里，通过简单计算挑出少量“代表”——这些“代表”不是随机选的，而是能抓住数据核心特征的（类似聚类里的“中心点”，但会动态调整）。
比如处理一张高清图时，不用关注每一个像素，而是先选出几十个能代表图片关键区域（比如物体边缘、纹理）的“像素代表”。

2. 第二步：“收缩代表+广播结果”

• 收缩代表：只对这几个“代表”做复杂计算（比如提炼关键信息、优化特征），大幅减少计算量；
• 广播结果：把“代表”的计算结果，通过简单的映射传递给所有原始数据，让所有数据都能学到“代表”的关键信息。

就像老师把“代表作业”的批改思路告诉全班，每个学生都能根据这个思路修正自己的作业，既省时间，又知道“为啥这么改”。

三、关键优势：又快、又懂、还“万能”

1. 速度快：计算量“线性增长”

传统注意力处理N个数据点，计算量是“N的平方”（数据翻倍，计算量翻4倍）；而CBSA只算少量“代表”，计算量和数据量呈“线性增长”（数据翻倍，计算量也只翻倍）。
实验里提到，处理高清图（比如512×512像素）时，CBSA的训练和推理速度比传统注意力快2倍以上，参数还更少（比如CBT-Small模型只用ViT-S 30%的参数、40%的计算量，就能达到差不多的精度）。

2. 易理解：不是“黑盒”，逻辑透明

CBSA的每一步都有明确的数学解释：选“代表”是为了抓住数据核心，“收缩”是为了优化特征，“广播”是为了传递信息——整个过程像“拆解问题、解决核心、推广结果”，不像传统注意力那样“不知道为啥这么算”。
比如实验中观察到，CBSA能把杂乱的数据（比如带噪声的点）逐步压缩成规整的“低维结构”（类似把同类数据聚成清晰的簇），这个过程能直观看到，不用“猜模型在想什么”。

3. 万能：能统一所有经典注意力

最厉害的是，CBSA能“变”成其他注意力机制——只要换不同的“代表”选择方式：

• 选“所有数据当代表”，CBSA就等同于传统的softmax注意力；
• 选“正交的代表”（比如数据的主方向），CBSA就变成线性注意力；
• 选“固定方向的代表”，CBSA就变成通道注意力（比如SE、CBAM里的通道优化）。

相当于给不同的注意力机制找了个“统一公式”，能清晰看到它们的本质区别（只是“代表”的选择方式不同）。

核心代码

class CBSA(nn.Module):
    def __init__(self, dim, heads, dim_head):
        super().__init__()
        inner_dim = heads * dim_head
        self.heads = heads
        self.dim_head = dim_head
        self.scale = dim_head ** -0.5

        self.attend = nn.Softmax(dim=-1)
        self.proj = nn.Linear(dim, inner_dim, bias=False)
        
        self.step_x = nn.Parameter(torch.randn(heads, 1, 1))
        self.step_rep = nn.Parameter(torch.randn(heads, 1, 1))
        
        self.to_out = nn.Linear(inner_dim, dim)
        
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(8, 8))
        
        self.qkv = nn.Identity()
    
    def attention(self, query, key, value):        
        dots = (query @ key.transpose(-1, -2)) * self.scale
        attn = self.attend(dots)
        out = attn @ value
        return out, attn

    def forward(self, x, return_attn=False):
        b, n, c = x.shape
        h = width = int(n ** 0.5)
        
        w = self.proj(x)
        self.qkv(w)
        rep = self.pool(w[:, :-1, :].reshape(b, h, width, c).permute(0, 3, 1, 2)).reshape(b, c, -1).permute(0, 2, 1)

        w = w.reshape(b, n, self.heads, self.dim_head).permute(0, 2, 1, 3)
        rep = rep.reshape(b, 64, self.heads, self.dim_head).permute(0, 2, 1, 3)

        rep_delta, attn = self.attention(rep, w, w)
        
        if return_attn:
            return attn.transpose(-1, -2) @ attn
        
        rep = rep + self.step_rep * rep_delta
        
        x_delta, _ = self.attention(rep, rep, rep)  
        x_delta = attn.transpose(-1, -2) @ x_delta
        x_delta = self.step_x * x_delta
        
        x_delta = rearrange(x_delta, 'b h n k -> b n (h k)')
        return self.to_out(x_delta)

结果