YOLOv10模型改进-注意力机制-第47篇:YOLOv10改进策略【注意力机制】| MultiScaleAttention多尺度注意力

📅 2026/7/3 17:27:08 👁️ 阅读次数 📝 编程学习
YOLOv10模型改进-注意力机制-第47篇:YOLOv10改进策略【注意力机制】| MultiScaleAttention多尺度注意力

一、本文介绍

本文记录的是利用MultiScaleAttention多尺度注意力机制改进YOLOv10的特征提取部分。MultiScaleAttention通过多尺度特征的融合,实现更全面的特征增强。

二、MultiScaleAttention注意力机制介绍

2.1 设计出发点

传统注意力机制只关注单一尺度特征,MultiScaleAttention通过多尺度特征的融合,实现更全面的特征增强。

2.2 模块结构

MultiScaleAttention块:

  1. 多尺度特征提取:使用不同大小的卷积核提取特征
  2. 特征融合:融合多尺度特征
  3. 注意力加权:对融合后的特征进行注意力加权

三、MultiScaleAttention注意力机制的实现代码

importtorchimporttorch.nn