一、本文介绍
本文给大家介绍一种超强MALA幅度感知线性注意力模块优化YOLO26模型！超强MALA幅度感知线性注意力模块，显著超越了现有线性注意力机制及部分Softmax注意力模型，增强目标检测、图像分类、实例分割暴力涨点 。具体怎么使用请看全文！
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本文目录
一、本文介绍
二、MALA模块介绍
2.1 MALA模块效果图
2.2 MALA的完整公式表达：
2.3 MALA模块的优势
2.4 MALA模块的原理
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tasks.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进1 : yolo26_C3k2_MALA.yaml
🚀 创新改进2 : yolo26_C3k2_MALABlock.yaml
🚀 创新改进3 : yolo26_MALA.yaml
六、正常运行
二、MALA模块介绍
摘要：作为Transformer的核心操作符，Softmax注意力展示了出色的全局建模能力。然而，其二次复杂度限制了其在视觉任务中的应用。相比之下，线性注意力与Softmax注意力在形式上相似，同时实现了线性复杂度，使得全局信息建模更加高效。然而，线性注意力的性能相比标准的Softmax注意力有所下降。本文基于线性注意力的公式分析了这一问题的根本原因。我们发现，与Softmax注意力不同，线性注意力完全忽略了查询（Query，Q或ϕ(Q)）的幅度信息，这导致了注意力得分分布无法随着查询幅度的变化而动态调整。结果，尽管其结构上与Softmax注意力相似，线性注意力的注意力得分分布却显著不同。基于这一观察，我们提出了幅度感知线性注意力（MALA），它修改了线性注意力的计算方式，充分考虑了查询的幅度信息。这一调整使得MALA能够生成与Softmax注意力相似的注意力得分分布，并展现出更加平衡的结构。我们在多个任务上评估了MALA的有效性，包括图像分类、目标检测、实例分割、语义分割、自然语言处理、语音识别和图像生成。MALA在所有这些任务上均取得了强劲的结果。</
