【DEIM创新改进】全网独家创新，注意力改进篇 | AAAI 2026 | 引入Circulant Attention循环注意力模块，增强网络的全局上下文建模能力，助力 DEIM 做目标检测有效涨点
一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 Circulant Attention 模块改进 DEIM 网络模型，可以在不显著增加模型计算开销的前提下，有效增强网络的全局上下文建模能力。该模块通过结构化的全局注意力机制，使不同空间位置的特征能够进行高效的信息交互，从而弥补卷积网络在长距离依赖建模上的不足。在目标密集、遮挡严重或背景复杂的场景中，这种全局建模能力有助于提升目标区分能力和检测鲁棒性。同时，Circulant Attention 具备较高的计算效率，适合在高分辨率特征图上使用，能够兼顾检测精度与实时性要求，并且易于集成到 DEIM 的网络结构中，使模型在保持轻量化特性的同时获得更优的性能表现。
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本文目录
一、本文介绍
二、Circulant Attention循环注意力模块介绍
2.1 Circulant Attention模块结构图
2.2 Circulant Attention模块的原理：
2.3 Circulant Attention模块的优势
2.4 Circulant Attention模块的作用
三、完整核心代码