yolov 稀疏自注意力机制

YoloV 稀疏自注意力机制是 YOLOv4 中的一项新特性，旨在提高目标检测的性能和速度。它是一种基于注意力机制的特征提取方法，将注意力机制与稀疏卷积相结合，减少了计算量和模型大小。

具体来讲，稀疏自注意力机制使用了稀疏卷积，将卷积核中的部分权重设为 0，从而减少计算量。同时，为了提高特征的表达能力，也引入了自注意力机制，使模型能够更好地关注重要的特征。稀疏自注意力机制还采用了多头注意力机制，提高了特征的多样性和鲁棒性。

在 YOLOv4 中，稀疏自注意力机制被应用在了 CSPDarknet53 和 SPP 模块中，大大提高了目标检测的准确率和速度。