yolo11 注意力机制

### YOLOv11中的注意力机制细节与实现

#### 注意力机制的重要性
在计算机视觉领域，尤其是目标检测任务中，引入注意力机制可以显著提升模型性能。通过聚焦于图像的关键区域并抑制无关特征，注意力机制有助于提高检测精度和速度。

#### YOLOv11的具体改进
YOLOv11在网络架构上进行了多项优化，其中包括对注意力模块的设计。该版本不仅继承了前代的优点，还进一步增强了空间维度上的感知能力[^1]。

#### 实现方式
为了更好地捕捉物体的空间位置关系以及局部特征,YOLOv11采用了自注意力(self-attention)技术来增强其骨干网(CSPDarknet)[^3]。具体来说，在每个阶段结束时加入了一个轻量级的CBAM (Convolutional Block Attention Module)，它能够同时考虑通道间依赖性和空间分布特性：

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.ChannelGate = ChannelGate(gate_channels, reduction_ratio, pool_types)
        self.SpatialGate = SpatialGate()

    def forward(self, x):
        x_out = self.ChannelGate(x)
        x_out = self.SpatialGate(x_out)
        return x_out

此代码片段展示了如何构建一个简单的CBAM层，其中包含了两个主要部分——`ChannelGate`用于处理不同通道之间的相互作用；而`SpatialGate`则负责调整各个像素点的重要程度。这种设计使得网络可以在更细粒度级别上关注重要信息，从而提高了整体表现。