yolov11注意力机制

### YOLOv11中的注意力机制

#### 注意力机制的作用
在YOLOv11中引入了深度卷积注意力机制，这有助于模型更有效地提取图像中的深层语义信息[^1]。通过这种方式，可以显著提升目标检测任务的表现。

#### Shuffle Attention (SA) 的实现细节
Shuffle Attention是一种专门为深度卷积神经网络设计的新型注意力模块，在YOLOv11中有广泛应用。该方法能够增强特征图的空间和通道依赖关系，从而提高模型性能。具体来说：

- **空间维度上的注意力建模**：通过对输入特征图施加自适应权重来突出重要区域。
- **通道间的信息交互**：利用逐点卷积操作促进不同通道之间的信息流动。

class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()
        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        scale = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        scale = self.conv1(scale)
        return x * self.sigmoid(scale)

class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        self.fc1   = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc2   = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)

        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
        out = avg_out + max_out
        return self.sigmoid(out) * x

上述代码展示了如何构建两个基本组件——`SpatialAttention` 和 `ChannelAttention` 来组成完整的Shuffle Attention结构。

#### 应用场景
这种改进后的YOLO架构特别适用于复杂背景下的多尺度物体识别问题。由于其强大的表征能力以及高效的计算效率，使得它成为实时视频流处理的理想选择之一。