本文记录的是利用MLLA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。MLLA模块具有独特优势。它不同于传统模块,能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱,要么反之,而MLLA模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势,通过独特的结构设计,能够在保持计算...
常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱,要么反之,而MLLA模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势,通过独特的结构设计,能够在保持计算效率的同时,精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于RT-DETR的模型改进和二次创新,能够更加关注图像中的重要特征区域,抑制背景等无关...