YOLO11注意力机制SE

### YOLOv11 中 SE 注意力机制的作用

SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制通过重新校准特征通道的重要性来增强网络的表现能力。具体来说，在YOLOv11中应用SE模块有助于捕捉更丰富的上下文信息，从而提高检测精度[^1]。

#### 实现方式

在YOLOv11架构里集成SE注意力机制通常涉及以下几个方面：

- **Backbone层**：可以在主干网的特定位置加入SE模块，比如放置于SPPF(Spatial Pyramid Pooling - Fast)结构前，以此强化提取到的基础特征表示。

- **Neck组件**：对于FPN(Feature Pyramid Networks)或PANet(Path Aggregation Network)，同样可以选择性地嵌入SE单元，优化多尺度融合效果。

- **Head部分**：如果希望进一步提升最终输出的质量，则可在预测头处引入该机制，改善边界框回归与类别分类性能。

以下是基于PyTorch框架的一个简化版SE模块实现示例:

import torch.nn as nn

class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

# 假设我们正在处理backbone中的某个卷积层output 'features'
se_layer = SELayer(features.shape[1])
enhanced_features = se_layer(features)

此代码片段展示了如何创建并应用一个简单的SE层至给定输入张量`features`之上，其中包含了两个全连接层用于压缩和激发操作，并利用自适应平均池化获取全局描述子。