yolov12引入shuffle Attention注意力模块

### 集成 Shuffle Attention 到 YOLOv12 为了在 YOLOv12 中集成 Shuffle Attention（SA），可以从其核心功能出发，即通过分组操作和 shuffle 单元来整合通道注意力和空间注意力。以下是具体的实现方法及其可能带来的优化效果。 #### 实现方法 1. **模块结构设计** - 将输入特征图按通道维度分成若干子组，每组独立计算通道注意力和空间注意力。 - 借助 shuffle 操作重新排列这些子组中的特征分布，从而促进跨通道的信息交互[^2]。 2. **代码实现** 下面是一个 Python 实现的 SA 模块示例： ```python import torch import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channels, channels // reduction, bias=False), nn.ReLU(), nn.Linear(channels // reduction, channels, bias=False) ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() avg_out = self.fc(self.avg_pool(x).view(b, c)).view(b, c, 1, 1) max_out = self.fc(self.max_pool(x).view(b, c)).view(b, c, 1, 1) out = torch.sigmoid(avg_out + max_out) return out * x class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(1) def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) scale = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) scale = self.conv(scale) scale = self.bn(scale) scale = torch.sigmoid(scale) return x * scale class ShuffleAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, group=8): super(ShuffleAttention, self).__init__() self.group = group self.channel = channel self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.cweight = nn.Parameter(torch.zeros(1, channel // (2*group), 1, 1)) self.cbias = nn.Parameter(torch.ones(1, channel // (2*group), 1, 1)) self.sweight = nn.Parameter(torch.zeros(1, channel // (2*group), 1, 1)) self.sbias = nn.Parameter(torch.ones(1, channel // (2*group), 1, 1)) self.gn = nn.GroupNorm(channel // (2 * group), channel // (2 * group)) def forward(self, x): b, c, h, w = x.shape x = x.view(b * self.group, -1, h, w) x_0, x_1 = torch.split(x, [c // (2*self.group), c // (2*self.group)], dim=1) xn = x_0 * self.avg_pool(x_0) * self.cweight + self.cbias xs = torch.sigmoid(self.gn(xn)) x = x_1 * xs * self.sweight + self.sbias x = x.view(b, -1, h, w) return x ``` 3. **嵌入到 YOLOv12 主干网络** - 可以将 Shuffle Attention 添加至主干网络的关键层中，例如 CSPBlock 或者 EMA 结构之后。 - 修改后的部分代码如下所示： ```python from yolov12.models.common import Conv class RepCSPBottleNeckWithSA(Conv): def __init__(self, ch_in, ch_out, shortcut=True, groups=1, expansion=0.5): super().__init__(ch_in, ch_out) hidden_channels = int(expansion * ch_out) self.cv1 = Conv(ch_in, hidden_channels, k=1, s=1) self.cv2 = Conv(hidden_channels, ch_out, k=3, s=1, g=groups) self.sa = ShuffleAttention(ch_out, group=8) # 插入 Shuffle Attention def forward(self, x): y = self.cv2(self.cv1(x)) return self.sa(y) if hasattr(self, 'sa') else y ``` 4. **训练与调优** - 调整学习率调度器以及权重衰减参数，确保新引入的注意力机制不会破坏原有模型收敛性。 - 对于数据集较大的情况，适当增加 epoch 数目以便充分挖掘 Shuffle Attention 提供的新特性。 --- #### 改进效果分析 - **性能增益**：由于 Shuffle Attention 同时考虑了通道间依赖关系与局部区域内的上下文信息，它能够显著提高目标检测任务中小物体识别准确度[^2]。 - **计算成本控制**：相比传统全局平均池化加全连接层构成的标准 SENet 注意力方案，Shuffle Attention 更注重轻量化设计，在不大幅增加额外运算开销前提下提升了整体表现[^1]。 ---