阿里云容器服务GPU监控2.0进阶篇1：剖析（Profiling）GPU使用情况必备知识
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【YOLOv8改进 - 注意力机制】 MHSA：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
YOLO目标检测专栏探讨了BoTNet，一种在ResNet瓶颈块中用全局自注意力替换卷积的架构，提升实例分割和检测性能。BoTNet表现优于先前的ResNeSt，且在ImageNet上速度更快。文章介绍了多头自注意力（MHSA）机制，用于学习输入的不同部分间的关系。BoTNet的MHSA层整合在低分辨率特征图中，以捕获长距离依赖。YOLOv8进一步引入MHSA，通过具体的模块定义（如提供的`MHSA`类）来增强模型的注意力机制。相关论文和代码链接可供参考。