ADA-YOLO模型深度解析 | 自适应动态注意力驱动的目标检测新范式
引言
在目标检测领域，YOLO系列算法持续引领实时检测技术的发展方向。本文解析的ADA-YOLO（Adaptive Dynamic Attention YOLO）通过多尺度动态注意力融合与自适应梯度分配策略，在COCO数据集上实现了54.3%的mAP@0.5，较YOLOv8提升6.1%，同时保持110 FPS的实时性能。本文将从算法原理到工程实现进行全方位解读。
一、核心创新点解析
1.1 传统YOLO的改进瓶颈
| 问题维度 | ADA-YOLO解决方案 |
|---|---|
| 注意力分布固化 | 动态通道空间注意力(DCA) |
| 特征融合低效 | 多尺度双向特征金字塔(MBFP) |
| 小目标漏检 | 高频特征增强模块(HFE) |