2025年3月13日 · 单头注意力机制（SHSA）：提出了一种单头自注意力模块，避免了多头注意力机制中的冗余，同时通过并行结合全局和局部信息来提升准确性。 综合性能优化：通过结合上述设计，提出了SHViT（单头视觉Transformer），在多种设备上实现了速度和准确性的最佳平衡 ...

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2024年12月30日 · 而 单头自注意力 (SHSA)作为一种高效的注意力机制，也在视觉任务中展现了其独特的优势。 其通过在输入通道的一部分上应用单头注意力来减少计算冗余，同时保留全局和局部信息的结合，从而提高了效率和准确性。 接下来，本文先介绍SHSA基本原理，然后探讨如何将SHSA与YOLOv11结合，以进一步提升目标检测的效率和准确性。 1. 单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）结构介绍. SHSA通过仅对部分输入通道应用单头注意力，减少了计算 …

2025年1月3日 · 而 单头自注意力 (SHSA) 作为一种高效的注意力机制，也在视觉任务中展现了其独特的优势。 其通过在输入通道的一部分上应用 单头注意力来减少计算冗余，同时保留 全局和局部 信息的结合，从而提高了效率和准确性。 接下来，本文先介绍SHSA基本原理，然后探讨如何将SHSA与YOLOv11结合，以进一步提升目标检测的效率和准确性。 代码： YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve. 1. 单头自注意力Single …

2024年4月26日 · 然后，我们提出了一种新颖的单头自注意力（SHSA）作为具有竞争力的替代方案，以减少计算冗余性。 在SHSA中，仅对输入通道的子集应用具有单个头的自注意力，而其他通道保持不变。 SHSA层不仅消除了由多头机制引起的计算冗余性，而且通过处理部分通道降低了内存访问成本。 此外，这些效率使得能够在相同的计算预算内堆叠更多具有更大宽度的块，从而提高性能。 基于这些发现，我们提出了一种基于内存高效设计原则的单头视觉转换器（SHViT）， …

本文记录的是利用单头自注意力shsa改进yolov11检测模型，详细说明了优化原因，注意事项等。 传统的 自注意力机制 虽能提升性能，但 计算量大 ， 内存访问成本高 ，而 SHSA 从根本上避免了多注意力头机制带来的计算冗余。

2025年1月1日 · SCSA由可共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）两部分组成，通过整合多语义信息并有效引导通道再校准，实现了性能的提升。 多语义空间注意力：利用多尺度深度共享的1D卷积捕获多语义空间信息，增强了局部和全局特征表示。 渐进通道自注意力：采用输入感知的自注意力来细化通道特征，有效缓解语义差异，确保跨通道的稳健特征整合。 协同作用：通过空间注意力引导通道注意力学习，实现了空间与通道注意力的有效协同，提高 …

通过使用小波变换将输入特征无损地分解为高频和低频分量并分别处理它们来减轻特征失真，通用创新点：自适应xx模块 is all you need，池化协同注意力：计算量砍半，准确率反升15%的'作弊'方案" | 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解119】，CV| 即插即用模块| EfficientViMBlock (隐藏状态空间对偶Mamba模块),来自CVPR2025！ 可有效捕获全局依赖关系并进一步降低计算成本！

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2025年2月19日 · shsa通过仅对部分输入通道应用单头注意力，减少了计算冗余和内存访问成本。 部分 通道处理：仅对 部分 输入通道（默认比例为1/4.67）应用 注意力 层，其余通道保持不变。