前言本文介绍收缩 - 广播自注意力（CBSA）（（Contract-and-Broadcast Self-Attention））机制，并将其集成到YOLO26中。传统注意力机制存在黑盒难理解、计算复杂度高的问题，CBSA通过算法展开推导出本质上可解释且高效的注意力机制。它先从输入数据中选出少量代表性tokens，接着对代表进行收缩计算，再将结果广播给所有原始数据。该机制计算量线性增长，具有明确数学解释，还能统一多种注意力机制。我们将CBSA代码集成到YOLO26的C3k2模块中。实验证明，改进后的YOLO26在视觉任务上有可比性能和优越优势。文章目录： YOLO26改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLO26改进专栏介绍 YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合CBSA 收缩 - 广播自注意力:轻量级设计实现高效特征压缩，优化处理效率 | NeurIPS 2025
前言本文介绍收缩 - 广播自注意力（CBSA）（（Contract-and-Broadcast Self-Attention））机制，并将其集成到YOLO26中。传统注意力机制存在黑盒难理解、计算复杂度高的问题，CBSA通过算法展开推导出本质上可解释且高效的注意力机制。它先从输入数据中选出少量代表性tokens，接着对代表进行收缩计算，再将结果广播给所有原始数据。该机制计算量线性增长，具有明确数学解释，还能统一多种注意力机制。我们将CBSA代码集成到YOLO26的C3k2模块中。实验证明，改进后的YOLO26在视觉任务上有可比性能和优越优势。文章目录： YOLO26改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLO26改进专栏介绍