YOLOv10模型改进-注意力机制-第38篇： YOLOv10改进策略【注意力机制】| ShuffleAttention注意力机制

一、本文介绍

本文记录的是利用ShuffleAttention注意力机制改进YOLOv10的特征提取部分。ShuffleAttention通过通道混洗和注意力机制的结合，实现高效的特征增强。

二、ShuffleAttention注意力机制介绍

2.1 设计出发点

传统注意力机制计算复杂度高，ShuffleAttention通过通道混洗和分组注意力实现高效的特征增强。

2.2 模块结构

ShuffleAttention块：

1. 通道分割：将通道分为两组
2. 通道注意力：对一组通道计算注意力
3. 空间注意力：对另一组通道计算注意力
4. 通道混洗：混合两组通道

三、ShuffleAttention注意力机制的实现代码

importtorchimporttorch.nn