yolov11添加注意力机制CAA
时间: 2025-02-10 15:58:08 浏览: 124
### 实现 CAA 注意力机制
CAA (Coordinate Attention) 是一种新颖的注意力机制，旨在解决传统空间注意力机制计算复杂度高的问题。通过引入坐标轴方向上的注意力分布，可以更高效地捕捉特征图中的空间关系。
#### CAA 注意力机制的工作原理
CAA 将传统的二维卷积操作分解为两个一维卷积，在水平和垂直方向上分别应用注意力权重。这种设计不仅降低了计算成本，还提高了模型的表现能力[^2]。
```python
import torch
from torch import nn
class CoordAtt(nn.Module):
def __init__(self, inp, oup, reduction=32):
super(CoordAtt, self).__init__()
self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))
self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))
mip = max(8, inp // reduction)
self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip)
self.act = h_swish()
self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
identity = x
n, c, h, w = x.size()
x_h = self.pool_h(x)
x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2)
y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2)
y = self.conv1(y)
y = self.bn1(y)
y = self.act(y)
x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2)
x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2)
a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid()
a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid()
out = identity * a_h * a_w
return out
```
这段代码实现了 CAA 的核心逻辑，其中 `CoordAtt` 类定义了一个完整的协调注意模块。该模块接收输入张量并返回经过处理后的输出张量，保留了原始的空间维度不变的同时增强了重要的局部区域特性。
为了将此模块集成到 YOLOv11 中：
1. 修改骨干网络部分（Backbone），在适当位置插入上述定义好的 `CoordAtt` 层；
2. 调整配置文件以适应新的架构变化；
3. 进行充分训练验证其有效性。
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- **Windows 98系统替换方法**: 直接将重命名后的Notepad2.exe复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。
#### 关闭系统文件保护的方法
- 通过修改Windows注册表中的"SFCDisable"键值，可以临时禁用Windows系统的文件保护功能。设置键值为"FFFFFF9D"则关闭文件保护，设置为"0"则重新启用。
#### 下载地址
- 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。
#### 文件压缩包内文件名
- **Notepad2MOD1.1.0.8CN.exe**: 这是压缩包内所含的Notepad2编译版本，表明这是一个中文版的安装程序，版本号为1.1.0.8。
### 总结
Notepad2是一款强大的文本编辑器，它继承了传统的记事本程序界面，同时引入了诸多增强功能，如语法高亮、编码格式转换、书签管理、文本操作快捷键、括号高亮匹配等。这使得它在处理代码、标记语言和其他文本文件时具备极大的优势。用户可以通过替换系统默认记事本的方式，将Notepad2融入到操作系统中，充分享受这些高级功能带来的便捷。同时，提供了关闭系统文件保护的方法，以便用户能够顺利完成替换工作。最后，给出了下载地址，方便用户获取软件安装包。
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