YOLOv10模型改进-注意力机制-第33篇：YOLOv10改进策略【注意力机制】| EfficientAttention高效注意力

一、本文介绍

本文记录的是利用EfficientAttention高效注意力机制改进YOLOv10的特征提取部分。EfficientAttention通过低秩分解和线性化操作，在保持性能的同时大幅降低计算复杂度。

二、EfficientAttention介绍

2.1 设计出发点

传统注意力机制的计算复杂度为O(N²)，EfficientAttention通过低秩分解将复杂度降低到O(N)。

2.2 模块结构

EfficientAttention：

1. 低秩投影：将Q、K、V投影到低维空间
2. 线性注意力：使用线性操作替代softmax

三、EfficientAttention的实现代码

importtorchimporttorch.nnasnn