一、本文介绍
🔥本文给大家介绍利用 SSA 稀疏自注意力模块改进 YOLO26 网络模型。SSA通过稀疏注意力机制聚焦于非语义特征，有效提取与图像操控相关的细节，减少了不必要的计算和参数数量，从而提高了模型的实时检测能力。此外，SSA增强了模型对复杂背景和小物体的敏感性，提升了其鲁棒性和泛化能力，特别在目标遮挡、模糊等场景下表现突出。通过减少内存占用和计算量，SSA使得YOLO26 在资源有限的环境中更加高效，适用于大规模或实时图像处理任务。
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YOLO26专栏改进目录：全新YOLO26改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、多种组合创新改进、全网独家创新等创新点改进
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本文目录
一、本文介绍
二、SSA稀疏自注意力模块介绍
2.1 模块结构图
2.2 SSA模块的作用
2.3 SSA模块的优势
三、完整核心代码
四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件
1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件
2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用
3.修改ultralytics\nn\tasks.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进1: yolo26_C3k2_SSA.yaml
🚀 创新改进2: yolo26_SSA.yaml
🚀 创新改进3: yolo26_C2PSA_SSA.yaml
六、正常运行
二、SSA稀疏自注意力模块介绍
摘要：非语义特征或语义无关特征——这类特征与图像上下文无关但对图像篡改敏感——被认定为图像篡改定位（IML）的证据。由于无法进行人工标注，现有研究依赖手工设计的方法来提取非语义特征。但手工设计的非语义特征会削弱IML模型在未知或复杂场景下的泛化能力。因此，IML的核心难题在于：如何自适应地提取非语义特征？非语义特征具有上下文无关且易受篡改的特性。具体而言，在图像内部，除非发生篡改，否则这些特征在不同图像块间保持一致。此时，图像块间的稀疏离散交互就足以提取非语义特征。然而，不同图像块间的语义差异显著，需要图像块间密集连续的交互才能学习语义表征。为此，本文提出稀疏视觉变换器（SparseViT），将ViT中密集的全局自注意力机制重构为稀疏离散形式。这种稀疏自注意力机制打破了图像语义的固有联系，迫使SparseViT自适应地提取图像的非语义
