YOLOV11的attention

### YOLOv11中的Attention机制

#### Attention机制的作用
在YOLOv11中引入了多种注意力机制来提升模型性能。这些机制能够通过聚焦于图像的关键区域，提高特征提取的有效性和准确性。具体来说，GAM（Global Attention Mechanism）全局注意力机制被用来增强通道与空间之间的相互作用[^2]。

#### 实现细节
为了实现这一功能，在`ultralytics/cfg/models/11/yolov11m.yaml`配置文件的基础上创建了一个新的模型定义文件`yolov11m-GAM.yaml`。该文件包含了对原有架构的修改以支持GAM模块的应用。以下是简化版的YAML配置片段：

# yolov11m-GAM.yaml snippet
backbone:
  - [focus, [3, 64], [3]]
  ...
neck:
  - [csp_gam_block, [512, 512], [1]] # 使用GAM block替换原有的CSPBlock
...
head:
  ...

其中`csp_gam_block`表示结合了GAM特性的瓶颈结构单元，它可以在保持计算效率的同时显著改善检测效果。

对于另一种更复杂的注意力方案——MSDA（Multi-Scale Dilated Attention），则进一步增强了模型处理不同尺度目标的能力。这种多尺度空洞卷积的设计允许网络在同一层内捕获更多样化的上下文信息[^3]。

#### 应用实例
当应用带有GAM或其他形式attention机制的自定义版本YOLOv11进行训练时，可以按照如下方式调用预训练权重并指定数据集路径：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('./runs/train/exp/weights/best.pt')
model.val(
    data='./dataset/pest.yaml',
    split='test',
    imgsz=640,
    batch=16,
    project='runs/test',
    name='exp'
)

这段代码展示了如何加载已有的最佳权重，并针对特定的数据集执行验证操作。注意这里的`data`参数指向的是包含类别标签和其他元数据的信息文件`.yaml`。