一、本文介绍

本文记录的是将RMT应用于YOLOv11骨干网络的改进方法研究。RMT通过构建基于曼哈顿距离的空间衰减矩阵，引入显式空间先验，同时提出新的注意力分解形式，在不破坏空间衰减矩阵的前提下，以线性复杂度对全局信息进行稀疏建模。将RMT融入YOLOv11的骨干网络，能够有效提升其对图像空间信息的感知能力，在减少计算量的同时增强特征提取效果，进而提高YOLOv11在各项任务中的准确性与效率 。

在YOLOv11的基础上配置了原论文中RMT_T，RMT_S，RMT_B, RMT_L四种模型，以满足不同的需求。

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二、RMT原理介绍

RMT:Retentive Networks Meet Vision Transformers

RMT模型是一种具有显式空间先验的视觉骨干网络，旨在解决Vision Transformer（ViT）中自注意力机制存在的问题。其结构设计的出发点、原理和优势如下：

2.1 出发点

ViT中的自注意力机制缺乏显式空间先验，且在对全局信息建模时具有二次计算复杂度，限制了ViT的应用。为缓解这些问题，作者从自然语言处理领域的Retentive Network（RetNet）中汲取灵感，提出RMT模型。

2.2 结构原理

• Manhattan Self - Attention（MaSA）：将RetNet中的单向一维时间衰减扩展为双向二维空间衰减，基于曼哈顿距离引入显式空间先验。
  • 通过从单向到双向衰减、从一维到二维衰减的转换，并结合Softmax函数，构建了MaSA机制。

• 为降低计算成本，提出一种分解方法，沿图像的两个轴分解自注意力和空间衰减矩阵，使每个令牌的感受野形状与完整MaSA的感受野形状相同，从而保留显式空间先验。

• Local Context Enhancement（LCE）模块：为增强MaSA的局部表达能力，引入LCE模块，使用DWConv进一步提升模型性能。
• 整体架构：RMT基于MaSA构建，分为四个阶段。前三个阶段使用分解后的MaSA，最后一个阶段使用原始MaSA。同时，模型中融入了CPE（Conditional Positional Encodings），为模型提供灵活的位置编码和更多位置信息。

2.3 优势

• 性能优越：在多个视觉任务上表现出色，如在ImageNet - 1K图像分类任务中，RMT - S在仅4.5GFLOPs的计算量下，Top1准确率达到84.1%；RMT - B在相似计算量下，比iFormer高出0.4%。在COCO检测任务和ADE20K语义分割任务中也取得了优异成绩，RMT - L在COCO检测任务中，box AP达到51.6，mask AP达到45.9；在ADE20K语义分割任务中，RMT - L的mIoU达到52.8。
• 推理速度快：与其他先进的视觉骨干网络相比，RMT在速度和准确性之间实现了最佳权衡（表9展示了RMT与其他模型的推理速度比较）。

论文：https://arxiv.org/pdf/2309.11523
源码：https://github.com/qhfan/RMT

三、实现代码及YOLOv11修改步骤

模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址：

https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/145115824