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注意力回顾

注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括：

• Transformer架构 ：引入了自注意力机制，有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。

• CBAM模块 ：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。

• SENet ：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，提高了网络的表示能力。

这些成果为YOLOv12改进之A2的设计提供了重要参考，特别是在区域划分和特征融合方面。

A2架构

在YOLOv12改进之A2中，区域注意力模块（A2）作为核心创新之一，显著提升了模型的性能和效率。A2架构的设计理念源于对传统注意力机制的深入分析和优化，旨在解决其在实时目标检测任务中的计算效率问题。

A2架构的核心组成部分包括：

1. 特征图区域划分 ：将输入特征图划分为简单的垂直或水平区域。