前言：Hello大家好，我是小哥谈。长期以来，改进YOLO框架的网络架构一直至关重要，但尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性，相关改进仍主要集中在基于卷积神经网络（CNN）的方法上。这是因为基于注意力机制的模型无法达到基于CNN模型的速度。本文提出了一个以注意力机制为核心的YOLO框架即YOLOv12，它在利用注意力机制性能优势的同时，能达到之前基于CNN模型的速度。实验证明，YOLOv12在准确性上超越了所有流行的实时目标检测器，同时速度也具有竞争力。🌈 目录🚀1.论文简介🚀2.具体改进🍀🍀2.1区域注意力（Area Attention, A²）🍀🍀2.2残差高效层聚合网络（R-ELAN）🍀🍀2.3适配 YOLO 的注意力机制优化🚀3.论文总结🚀1.论文简介前言：实时目标检测因其低延迟特性一直备受关注，具有很高的实用性。其中，YOLO系列有效地在延迟和准确性之间取得了最佳平衡，从而在该领域占据主导地位。尽管YOLO的改进主要集中在损失函数、标签分配等方面，但网络架构设计仍然是关键的研究重点。尽管以注意力机制为核心的视觉变换器（ViT）架构已被证明即使在小模型中也具有更强的建模能力，但大多数架构设计仍主要集中在卷积神经网络（CNN）上。YOLOv12