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
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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:
- 多尺度特征提取:使用不同大小的卷积核提取特征
- 特征融合:融合多尺度特征
- 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
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