YoloV8改进策略：注意力改进|DeBiFormer，可变形双级路由注意力|引入DeBiLevelRoutingAttention注意力模块（全网首发）
摘要
在计算机视觉领域，目标检测任务的性能提升一直是研究热点。我们基于对YoloV8模型的深入理解，创新性地引入了DeBiLevelRoutingAttention（简称DBRA）注意力模块，旨在进一步增强模型的特征提取能力和目标检测精度。
一、改进概述
本次改进的核心在于将DeBiLevelRoutingAttention模块嵌入到YoloV8的主干网络中，具体位置是在SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）模块之后。这一设计充分利用了DBRA模块在捕获长距离依赖关系和语义信息方面的优势，使得YoloV8在保持高效推理速度的同时，显著提升了目标检测的准确性和鲁棒性。
DeBiLevelRoutingAttention模块优势
- 高效的注意力机制：DBRA模块采用了一种创新的注意力中注意力架构，通过可变形点和代理查询的优化选择，实现了对关键值对的高效聚合。这种机制不仅减少了计算量，还提高了注意力的语义相关性，使得模型能够更加专注于重要特征。
- 增强的语义理解能力：与传统的稀疏注意力机制相比，DBRA模块能够自适应地选择语义相关区域，从而增强了模型对图像内容的理解。这一特性在目标检测任务中尤为重要，因为它有助于模型
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/143092641
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