YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| CPCA:通道先验卷积注意力模块, 动态分配注意力权重,并利用多尺度深度卷积模块降低计算复杂度
一、本文介绍本文记录的是基于CPCA模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。CPCA(ChannelPriorConvolutionalAttention)通道先验卷积注意力认为通道与空间维度的联合注意力有助于更精准地捕捉目标特征,并且解决了现有注意力机制在处理复杂场景目标检测时自适应能力不足的问题。在改进YOLOv12的过程中能够为特征图动态分配通道和空间维度的注意力权重,有效增强网络对目标的