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前言

本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架，并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLOv11中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联，Transformer类模型计算量大，而掩码注意力机制通过可学习的掩码，让模型选择性关注重要区域，融合了卷积的局部效率和注意力的全局视野。其工作流程包括特征适配、掩码生成、定向注意力计算和特征融合。我们将掩码注意力机制代码集成到YOLOv11中。

文章目录： YOLOv11改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总

专栏链接: YOLOv11改进专栏

介绍

摘要

低分辨率图像分割在机器人技术、增强现实和大规模场景理