yoloc2f cib

### YoloC2F与CIB技术解析

#### PSA层和CIB层概述

YOLOv10引入了两个重要的新组件：PSA（Position-Sensitive Attention）层和CIB（Conditional Instance Branching）层。这些改进旨在提升目标检测的精度和效率。

#### CIB层的工作原理

CIB层通过条件实例分支机制来增强模型处理不同尺度物体的能力。具体来说，在特征图上应用多个卷积核，每个卷积核专注于特定大小的目标对象。这使得网络能够更灵活地捕捉多尺度信息[^1]。

def cib_layer(features, num_branches=3):
    branches = []
    for i in range(num_branches):
        branch_conv = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same')(features)
        branches.append(branch_conv)

    combined_features = Concatenate()(branches)
    return combined_features

此代码片段展示了如何构建一个多分支结构，其中`num_branches`参数控制着用于提取不同尺度特性的路径数量。

#### PSA层的作用

PSA层则负责位置敏感注意力机制的设计。它允许模型根据不同空间位置的重要性分配不同的权重给输入特征向量中的各个元素。这种设计有助于提高对于复杂场景下小目标识别的效果。

import tensorflow as tf

class PSALayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, channels, reduction_ratio=16):
        super(PSALayer, self).__init__()
        self.channels = channels
        self.reduction_ratio = reduction_ratio
        
        self.fc1 = Dense(channels // reduction_ratio, activation='relu')
        self.fc2 = Dense(channels, activation='sigmoid')

    def call(self, inputs):
        avg_pool = GlobalAveragePooling2D()(inputs)
        attention_weights = self.fc2(self.fc1(avg_pool))
        
        attended_input = Multiply()([inputs, Reshape((1, 1, self.channels))(attention_weights)])
        output = Add()([inputs, attended_input])
        return output

上述实现了基于全局平均池化操作的位置敏感注意模块，该模块可以有效地突出显示图像中有意义的部分并抑制无关区域的影响。