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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 RELA秩增强线性注意力模块 改进YOLO26网络模型，RELA利用其秩增强线性注意力提升全局上下文建模能力和特征表达多样性，使检测特征在保持较低计算复杂度的同时获得更丰富的空间关系信息；相比普通线性注意力，RELA通过轻量级深度卷积补充局部结构并缓解注意力低秩问题，从而同时兼顾全局依赖与局部纹理，有利于增强目标区域、边缘和细节特征，对小目标、遮挡目标、密集目标以及复杂背景场景中的识别和定位具有潜在帮助。此外，RELA不需要传统全局自注意力的高计算开销，适合在YOLO26这类强调实时性的检测框架中作为高效注意力模块使用，可在一定程度上实现检测精度与推理效率之间的平衡。

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本文目录

一、本文介绍

二、RELA秩增强线性注意力模块介绍

2.1 RELA秩增强线性注意力模块结构图

2.2 RELA秩增强线性注意力模块的作用：

2.3 RELA秩增强线性注意力模块的原理

2.4  RELA秩增强线性注意力模块的优势

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🔥: yolo26_C3k2_RELA.yaml

🚀 创新改进2🔥: yolo26_RELA.yaml

🚀 创新改进3🔥: yolo26_C2RELA.yaml

六、正常运行

二、RELA秩增强线性注意力模块介绍

摘要：基于Transformer的模型在图像复原（IR）任务中取得了显著进展。然而，Transformer中自注意力机制的二次复杂度限制了其在高分辨率图像中的应用。现有方法通过稀疏或窗口化注意力机制缓解这一问题，但本质上仍限制了全局上下文建模的能力。线性注意力作为softmax注意力的变体，在保持线性复杂度的同时，展现出在全局上下文建模方面的潜力，为上述挑战提供了潜在解决方案。尽管具有效率优势，传统线性注意力在图像复原任务中仍会出现显著性能下降，这主要归因于其注意力图的低秩特性。为此，我们提出了秩增强线性注意力（RELA）——一种简单而有效的方法，通过整合轻量级深度卷积来丰富特征表示。基于RELA，我们提出了一个高效且有效的视觉Transformer——LAformer。LAformer消除了如softmax和窗口移位等对硬件不友好的操作，从而实现对高分辨率图像的高效处理。在7个图像复原任务和21个基准测试上的广泛实验表明，LAformer的性能优于 SOTA 方法，并具备显著的计算优势。