YOLOv12即插即用--DeformableAttention2D

 1.模块介绍

传统 Transformer 注意力机制关注 全局特征，计算量大，导致推理速度较慢。而 Deformable Attention 通过 仅关注目标周围的一小部分关键采样点，有效降低计算复杂度，同时提高模型的检测效率。

相比于原始的 DETR（Detection Transformer），其训练过程通常需要 较长时间才能收敛，往往需要 大量 epoch 才能精准地定位目标特征。而在 Deformable DETR 中，由于采用了 关键点自适应采样 和 稀疏注意力机制，模型可以更快速地聚焦于 关键区域，从而 显著加快收敛速度，据研究表明，其训练时间可缩短至 原始 DETR 的 1/10，大幅提升训练效率，同时保持甚至超越原始 DETR 的检测性能。

这种改进使得 Deformable DETR 特别适用于 实时目标检测 和 计算资源受限的环境，在 自动驾驶、视频分析、无