芒果YOLOv10改进136:注意力机制MLLA｜即插即用：融合Mamba设计精髓的线性注意力视觉Transformer
💡本篇内容：芒果YOLOv10改进136:即插即用,最新注意力机制MLLA:融合 Mamba 设计精髓的线性注意力视觉Transformer
MLLA｜Mamba-Like Linear Attention 模块 | 即插即用
该模块将选择性的状态空间模型和线性注意力在一个统一公式中进行了重新阐述，将Mamba重新定义为具有六个主要区别的线性注意力Transformer的变体：输入门、遗忘门、捷径、无注意力归一化、单头和修改的块设计。
改进源码教程 | 详情如下🥇
- 即插即用 融合 Mamba 设计精髓的线性注意力视觉Transformer MLLA
- 包括改进所需的 核心结构代码 文件 以及网络结构yaml配置
文章目录
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- 一、融合Mamba设计的线性注意力MLLA 理论+YOLOv10 代码改进
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- 1.1 理论介绍
- 二、改进YOLOv10+融合Mamba设计线性注意力视觉 MLLA 核心代码
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- 2.1 MLLA 核心代码改进内容
- 2.2 YOLOv10-MLLA 改进网络配置文件
- 2.3 YOLOv10-MLLA 训练
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一、融合Mamba设计的线性注意力MLLA 理论+YOLOv10 代码改进
1.1 理论介绍
Mamba是一种具有线性计算复杂度的有效状态空间模型，