局部重要性注意力LIA,通过区域重要性图与门控机制实现高阶信息交互，自适应增强有用特征、抑制冗余信息，平衡模型性能与效率。

        在超分辨率（SR）等低阶视觉任务中，注意力机制是提升模型性能的关键组件，但现有方案存在明显瓶颈：

        1 阶注意力（如 ESA）：仅通过简单的元素级乘法实现信息交互，虽延迟低，但感受野有限，高阶特征关联能力弱，性能提升受限；

        2 阶注意力（如自注意力、非局部注意力）：通过矩阵乘法实现长距离信息交互，性能更强，但计算复杂度呈二次增长，延迟极高，难以适配实时场景（如移动端超分辨率）。

        为平衡效率与性能，LIA（局部重要性注意力）被提出，其核心目标是在 1 阶注意力的延迟水平下，实现高阶信息交互，同时通过轻量化设计适配高效模型需求。

1.LIA原理

LIA 的结构设计以轻量化和高效性为核心，具体流程如图 所示：

        局部重要性提取：输入特征先通过softpool（一种基于概率的池化操作，保留区域内重要信息）进行下采样，再通过3×3 卷积（带步长） 扩大感受野，同时减少计算量；

        激活与尺寸匹配：经 sigmoid 激活生成初步重要性图后，通过双线性插值将其恢复至输入特征尺寸；

        门控校准：引入输入特征的第一个通道X[0]​，经 sigmoid 激活后作为门控信号，与上一步的重要性图进行元素级乘法，进一步抑制噪声、增强关键区域响应；

        特征加权：最终将校准后的重要性图与原始输入特征相乘，实现 “增强有用信息、抑制冗余信息” 的自适应调整。

2.LIA习作思路

LEGM 在目标检测中的优点

        LIA 在目标检测中可通过高效的局部重要性建模与轻量化设计提升性能：一方面，其基于区域的软池化和卷积操作能精准捕捉目标局部细节（如边缘、纹理），增强前景目标与背景的区分度，尤其对小目标或模糊目标的检测更友好；另一方面，门控机制通过输入特征自身的通道信息校准重要性图，可减少复杂场景（如遮挡、多目标重叠）中的噪声干扰，同时低延迟特性（接近 1 阶注意力）不会拖累检测速度，适配实时目标检测的需求。此外，高阶信息交互能力使其能更好地建模目标与周围环境的关联（如车辆与道路、行人与背景的上下文），提升检测鲁棒性。

LEGM 在图像分割中的优点

        在图像分割任务中，LIA 的优势体现在精细度与效率的平衡：其局部重要性图能聚焦于分割边界或细节区域（如物体边缘、纹理突变处），通过区域级信息聚合提升边界分割的准确性；门控机制利用输入特征自身的通道信号优化权重，可自适应抑制无关区域（如背景噪声），增强对前景目标内部一致性的建模（如同一物体不同区域的特征关联）。同时，轻量化的结构设计（无矩阵乘法、低计算量）使其能高效处理高分辨率分割图像，在保证实时性的同时，避免因计算复杂度过高导致的特征退化，尤其适合医疗影像、遥感图像等需要精细分割的场景。

3. YOLO与LIA的结合          

         YOLO 系列模型以实时性为核心优势，LIA 的引入可在不显著增加延迟的前提下提升其性能：一方面，LIA 的低延迟特性与 YOLO 的轻量化设计适配，不会影响模型的实时推理速度；另一方面，其局部重要性建模能力能增强 YOLO 对小目标、密集目标的特征提取能力，门控机制则可减少复杂背景对目标检测的干扰，提升检测精度与鲁棒性，尤其在复杂场景（如城市街景、夜间监控）中表现更优。

4.LIA代码部分

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 代码获取：YOLOv8_improve/YOLOV12.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub

5. LIA引入到YOLOv12中

第一: 先新建一个v12_changemodel，将下面的核心代码复制到下面这个路径当中，如下图如所示。E:\Part_time_job_orders\YOLO_NEW\YOLOv12\ultralytics\v12_changemodel。

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第二：在task.py中导入包

 ​​​      ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​         ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​  

第三：在task.py中的模型配置部分下面代码

                   ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

       ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

     ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​第五：运行代码

from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld
import torch
if __name__=="__main__":# 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型model = YOLO("/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/models/11/yolo12_LIA")\# .load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data="/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/datasets/VOC_my.yaml",epochs=300,imgsz=640,batch=4,# cache = False,# single_cls = False,  # 是否是单类别检测# workers = 0,# resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',amp = True)