在深度学习的浩瀚星海中，YOLO（You Only Look Once）系列一直是目标检测领域的璀璨明星。如今，这一传奇系列迈入了全新的纪元，YOLO v12以其革命性的设计——首次将注意力机制置于核心地位，标志着在高效与精度之间探索的新篇章。这不仅仅是一次版本的迭代，更是对目标检测范式的深刻变革。YOLO v12通过巧妙融合注意力机制，不仅提升了检测速度，更在复杂场景下的准确性上实现了质的飞跃。这一突破性进展，预示着人工智能在视觉识别领域的又一次重大进步，为研究人员和开发者开辟了前所未有的可能性。随着YOLO v12的登场，我们正见证一个更加智能化、专注化的目标检测时代的到来。
yolov12：兼顾速度与精度的新一代实时目标检测器
YOLO系列模型一直以其速度著称，但以往版本对Transformer中高效的注意力机制应用有限，主要原因是注意力机制的高计算复杂度难以满足实时性要求。YOLOv12突破了这一瓶颈，在性能上取得了显著提升。
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核心改进
YOLOv12的核心改进在于引入了高效的区域注意力模块（AreaAttention,A2）和残差高效层聚合网络（R-ELAN），并对传统注意力机制架构进行了优化。
A2模块通过简单的特征图划分，有效降低了注意力机制的计算复杂度，提升了计算速度，同时保持了较大的感受野。
R-ELAN则在原始ELAN的基础上，加入了残差连接和缩放技术，优化了梯度流动，并重新设计了特征聚合方法，提高了模型的优化效率。
此外，YOLOv12还采用了FlashAttention解决内存访问问题，移除位置编码以简化模型，并调整了MLPratio，减少了堆叠块的深度，从而提升整体效率。
实验结果
在COCO数据集上的实验结果显示，YOLOv12在不同规模的模型（N、S、M、L、X）上均取得了优于现有YOLO系列模型和RT-DETR的性能，同时保持了极高的推理速度。YOLOv12在参数量和cpu推理速度方面也实现了显著突破，在精度-参数量平衡方面表现出色。
结论
YOLOv12通过巧妙地结合注意力机制和高效的网络结构设计，在实时目标检测领域取得了显著进展，为未来实时目标检测器的研究提供了新的方向。
以上就是YOLO已经悄悄来到v12，首个以Attention为核心的YOLO框架问世的详细内容，更多请关注其它相关文章！
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