一、本文介绍
本文记录的是利用MLLA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。MLLA模块具有独特优势。它不同于传统模块，能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱，要么反之，而MLLA模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势，通过独特的结构设计，能够在保持计算效率的同时，精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于v11的模型改进和二次创新，能够更加关注图像中的重要特征区域，抑制背景等无关信息的干扰，从而突出目标物体的关键特征。
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二、MLLA模块介绍
Demystify Mamba in Vision: A Linear Attention Perspective
2.1 出发点
在探索Mamba与线性注意力Transformer关系时发现，Mamba的特殊设计中遗忘门和块设计对性能提升贡献大。MLLA模块旨在将这两个关键设计融入线性注意力，以提升其在视觉任务中的性能，同时保持并行计算和快速推理优势。
2.2 原理
2.2.1 选择性状态空间模型（Selective SSM）与线性注意力的关联
选择性SSM公式（如$h{i}=\tilde{A}{i}\odot h{i - 1}+B{i}(\Delta{i}\odot x{i})$和$y{i}=C{i}h{i}+D\odot x{i}$）与单头线性注意力公式（如$S{i}=1\odot S{i - 1}+K{i}^{\top}(1\odot V{i})$和$y{i}=Q{i}S{i}/Q{i}Z{i}+0\odot x{i}$）相似。如下图，能直观看到两者结构上的相似性，进而理解将选择性SSM视为线性注意力特殊变体的依据。- 其中$\Delta{i}$为输入门，$\tilde{A}{i}$为遗忘门，$D\odot x_{i}$是捷径，且
选择性SSM无归一化且类似单头设计。
2.2.2 遗忘门的特性与作用
- 遗忘门$\tilde{A}_{i}$元素值在0到1之间，产生局部偏差且提供位置信息，下图b中遗忘门平均值在不同层的情况可辅助理解其在不同层的作用特性。
- 但遗忘门需循环计算，降低吞吐量，不适合非自回归视觉模型，不过可利用位置编码（如
APE、LePE、CPE和RoPE）替代。下表中对比使用遗忘门和不同位置编码时模型的性能，体现了位置编码替代遗忘门的可行性。
2.2.3 块设计的改进
Mamba块设计结合H3和Gated Attention，集成多种操作，比传统Transformer块设计更有效。MLLA模块通过替换Transformer块中的注意力子块为Mamba的块设计，并用线性注意力替代选择性SSM，调整参数。
2.3 结构
MLLA模块结构基于上述原理，包含输入/输出投影、$Q/K$投影、门控投影、线性注意力、深度卷积（DWConv）和多层感知机（MLP）等组件，下图中是MLLA模型架构图，可清晰看到各组件在模块中的位置和连接关系。
数据先经投影，再通过线性注意力聚合信息，接着经深度卷积和门控机制处理，最后通过MLP非线性变换得到输出，以此往复。
2.4 优势
- 性能提升
- 在图像分类（ImageNet - 1K数据集）、目标检测（COCO数据集）和语义分割（ADE20K数据集）等任务中表现出色，超过多种视觉Mamba模型。
- 计算效率高
- 保持并行计算能力，推理速度快。与Mamba模型相比，MLLA模型推理速度显著提升。如MLLA模型比Mamba2D快4.5倍，比VMamba快1.5倍且准确性更好，处理高分辨率图像等任务更具优势。
论文：https://arxiv.org/pdf/2405.16605
源码： https://github.com/LeapLabTHU/MLLA
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：
