一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是YOLOv10提出的PSA注意力机制，自注意力在各种视觉任务中得到了广泛应用，因为它具有显著的全局建模能力。然而，自注意力机制表现出较高的计算复杂度和内存占用。为了解决这个问题，鉴于注意力头冗余的普遍存在，我们提出了一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，其能够在不显著增加计算成本的情况下提升YOLO模型的性能！本文附其网络结构图辅助大家理解该结构，同时本文包含YOLOv8添加该注意力机制的方法！
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本文给大家带来的改进机制是YOLOv10提出的PSA注意力机制，自注意力在各种视觉任务中得到了广泛应用，因为它具有显著的全局建模能力。然而，自注意力机制表现出较高的计算复杂度和内存占用。为了解决这个问题，鉴于注意力头冗余的普遍存在，我们提出了一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，其能够在不显著增加计算成本的情况下提升YOLO模型的性能！本文附其网络结构图辅助大家理解该结构，同时本文包含YOLOv8添加该注意力机制的方法！
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