YOLOv12论文详解：以注意力机制为核心的实时目标检测

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 YOLOv12 是 YOLO 系列中首个打破传统基于卷积神经网络（CNN）方法的模型，它通过将注意力机制直接集成到目标检测过程中实现了这一突破。本文深入研究了 YOLOv12 的架构、创新模块、技术细节以及它在实际应用中的性能表现。该模型配备了区域注意力（Area Attention）方法、残差高效层聚合网络（Residual Efficient Layer Aggregation Networks，R-ELAN）和快速注意力（FlashAttention）等先进技术，既实现了高检测精度（平均精度均值，mAP），又具备实时推理速度，为工业应用、自动驾驶、安防等众多领域带来了革命性的提升。 1. 引言及 YOLO 系列的演进 “你只需看一次”（You Only Look Once，YOLO）系列自诞生以来，通过不断提升速度和精度，彻底革新了目标检测领域。从 YOLOv1 的单阶段预测方法，到后续借助 Darknet、跨阶段 ………………………………