开源项目实战学习之YOLO11：12.7 ultralytics-models-transformer.py
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ultralytics-models-transformer
- 1.sam-modules-transformer.py
- 2.数据处理流程
- 3.代码架构图（类层次）
- blocks.py：
- 定义模型中的各种模块结构 ，如卷积块、残差块等基础构建模块。
- decoders.py：
- 用于实现模型的解码部分，在很多架构中负责将特征映射转换为期望的输出形式，比如图像分割中的分割结果输出。
- encoders.py
- 实现模型的编码部分，主要作用是对输入数据（如图像）进行特征提取和编码，将原始数据转换为更抽象的特征表示 。
- memory_attention.py：
- 涉及注意力机制相关代码，注意力机制用于让模型在处理数据时聚焦于重要部分，此文件可能结合记忆相关机制，提升模型对关键信息的捕捉和利用能力。