2025年12月25日
YOLOv11 改进 - C2PSA | C2PSA融合TSSA(Token Statistics Self-Attention)令牌统计自注意力，优化遮挡目标感知
摘要： 前言 本文介绍了Token Statistics Self-Attention（TSSA）机制，并将其集成到YOLOv11中。传统自注意力计算复杂度高，TSSA进行了范式转变，基于token统计特征实现高效注意力交互。它通过“算法展开”推导得出，以“最大编码率降低”为目标，实现特征学习。TSSA包含 阅读全文
posted @ 2025-12-25 22:49 魔改工程师 阅读(85) 评论(0) 推荐(0)
YOLOv11改进 - 卷积Conv | PATConv（Partial Attention Convolution）部分注意力卷积，在减少计算量的同时融合卷积
摘要： 前言 本文提出部分注意力卷积（PATConv）机制，并将其集成到YOLOv11中。传统神经网络中，卷积计算密集，注意力机制全局计算冗余，此前的“部分卷积”会丢失未计算通道的特征价值。PATConv通过“通道拆分 - 并行处理 - 结果拼接”的逻辑，给不同通道分配“擅长的任务”，兼顾局部与全局特征。基 阅读全文
posted @ 2025-12-25 22:48 魔改工程师 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)