YOLOv12涨点改进| TGRS 2026顶刊 | 独家创新首发、注意力改进篇| 引入CP-DMA双路径多头注意力模块，含二次创新多种改进点，助力目标检测、遥感目标检测、高光谱图像分类任务高效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 CP-DMA双路径多头注意力模块 改进YOLOv12网络模型，增强网络对目标中心区域、关键空间位置和通道特征的联合建模能力，使模型在特征提取或特征融合阶段不再平均关注整幅特征图，而是更加突出与目标判别相关的中心响应和有效上下文信息。CPDMA借鉴论文中“中心像素引导、空间路径与光谱/通道路径并行建模、逐元素乘法融合”的思想，一方面通过空间注意力强化目标区域与周围上下文之间的关系，抑制背景、遮挡和相邻目标带来的干扰；另一方面通过通道注意力建模不同特征通道之间的依赖，提升目标纹理、边缘和语义特征的表达能力。

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本文目录

一、本文介绍

二、CP-DMA双路径多头注意力模块介绍

2.1 CP-DMA双路径多头注意力模块结构图

2.2 CP-DMA 模块的作用：

2.3 CP-DMA 模块的原理

2.4 CP-DMA 模块的优势

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🔥: yolov12n_CPDMA.yaml

🚀 创新改进2🔥: yolov12n_CPDMA-2.yaml

🚀 创新改进3🔥: yolov12n_A2C2f_CPDMA.yaml

六、正常运行

二、CP-DMA双路径多头注意力模块介绍

摘要：高光谱图像分类（HSIC）的性能取决于空间信息与光谱信息的深度融合。尽管主流Transformer架构能够捕捉全局上下文，但往往忽视了“中心像素决定类别”这一关键归纳偏置特征，同时还会带来高昂的计算成本。此外，传统的线性融合策略（如拼接或元素级加法）难以捕捉空间维度与光谱维度之间的复杂非线性交互关系。为解决这些问题，本文提出了一种基于中心像素引导的双路径多头注意力Transformer（CPFormer）。该模型首先引入光谱-空间特征嵌入（SSFE）模块，在保留固有光谱特性的同时生成稳健的初始表征；随后提出基于中心像素引导的双路径多头注意力模块（CP-DMA）：空间路径以中心像素作为查询点，并结合二维高斯位置编码增强局部感知能力；光谱路径则采用深度可分离卷积和双向光谱衰减机制来确保光谱（通道）连续性。此外，CP-DMA通过元素级乘法实现空间-光谱融合，从而支持自适应且非线性的特征交互。信息平面分析进一步证实：与线性融合方法相比