一、本文介绍
🔥YOLO26大改造！MSAM多尺度注意力模块助你精准捕捉每个目标！
本文介绍使用MSAM（多尺度注意力模块）改进YOLO26目标检测模型，可以显著提升其对不同尺度物体的检测能力。MSAM通过多尺度自注意力机制增强了全局和局部上下文信息的建模，帮助YOLO26更好地捕捉小物体和复杂场景中的物体关系，减少背景噪声干扰和遮挡问题，从而提高检测精度和鲁棒性。通过这种方式，MSAM不仅提升了YOLO26在多变环境下的适应能力，还改善了模型的定位精度和物体分类表现。具体怎么使用请看全文！
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YOLO26专栏改进目录：全新YOLO26改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、多种组合创新改进、全网独家创新等创新点改进
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本文目录
一、本文介绍
二、MSAM模块介绍
2.1 网络结构图
2.2 MSAM模块的作用
2.3 MSAM模块的优势
三、完整核心代码
四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件
1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件
2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用
3.修改tasks.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进 : yolo26_MSAM.yaml
六、正常运行
二、MSAM模块介绍
摘要：在遥感图像的语义分割中，基于卷积神经网络（CNN）和Transformer的方法已被广泛研究。然而，CNN由于局部特征提取的限制，难以捕获全局上下文信息，而Transformer则面临着二次计算复杂度的挑战。近年来，基于Mamba的状态空间模型受到了越来越多的关注。然而，现有的基于Mamba的方法在遥感图像分割任务中未能充分考虑局部信息的重要性。本文提出了一种名为UMFormer的编解码风格网络，用于遥感图像的语义分割。UMFormer采用ResNet18作为编码器，用于初步提取图像特征。随后，优化的自注意力机制被用来在多尺度条件下捕获不同尺寸物体的全局信息。此外，另一个注意力结构用于融合编解码特征图信息，重建空间信息并捕捉相对位置关系。最后，基于Mamba的解码器被设计用来有效地建模全局和局部信息。同时，提出了一种基于特征相似性的特征融合机制，将局部信息嵌入到全局信息中。在UAVid、Vaihingen和Potsdam数据集上的实验表明，UMFormer在提高准确率的同时保持了高效的运行速度。
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