一、本文介绍
本文记录的是利用PolaLinearAttention极性感知线性注意力 模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。
PolaLinearAttention通过Q/K极性分解、双路可学习符号加权融合与可学习幂函数降熵结合，在保持线性复杂度的同时完整恢复Query-Key正负交互并生成低熵尖锐注意力。本文利用PolaLinearAttention模块，先将查询与键分解为正负分量建模全符号交互，再以可学习矩阵自适应加权同符号与反符号贡献，通过可学习幂函数降低注意力分布熵，对关键目标特征进行精准聚焦、抑制无效均匀权重与背景噪声干扰，在注意力建模阶段实现完整特征关系与低熵尖锐分布的高效兼顾，摆脱传统线性注意力信息丢失与Softmax二次复杂度缺陷，显著提升视觉Transformer在分类、检测、分割任务中的精度与效率。
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文章目录
- 一、本文介绍
- 二、PolaLinearAttention 介绍
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- 2.1 设计出发点
- 2.2 模块结构
- 2.3 模块优势
- 三、PolaLinearAttention的实现代码
- 四、创新模块
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- 4.1 改进点⭐
- 五、添加步骤
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- 5.1 修改一
- 5.2 修改二
- 5.3 修改三
- 六、yaml模型文件
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- 6.1 模型改进版本⭐
- 七、成功运行结果
二、PolaLinearAttention 介绍
2.1 设计出发点
传统线性注意力仅保留非负特征，丢失 Query-Key 负向交互信息，导致注意力图熵高、区分度差；且缺少类似 Softmax 的尖锐性，权重分布过于平均，表达能力弱于原版自注意力。因此提出极性感知线性注意力 PolaLinearAttention，完整保留正负交互并降低熵值。
2.2 模块结构
PolaLinearAttention（极性感知线性注意力）结构：
