一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用SEAA（Squeeze-enhanced Axial Attention）模块改进 RT-DETR网络模型，可以在几乎不增加计算开销的前提下显式增强网络的全局上下文建模能力。SEAA 通过轴向压缩在行和列维度上高效聚合全局语义信息，使网络在目标分类与定位时能够利用跨区域关联，从而提升对密集目标、小目标及尺度变化较大场景的检测效果。同时，SEAA 内部的卷积式细节增强分支有效弥补了注意力压缩带来的局部信息损失，使特征同时兼具全局语义一致性和局部结构描述能力。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家RT-DETR创新改进！🔥🔥RT-DETR创新改进目录：全新RT-DETR 有效涨点改进目录 | 包含各种卷积、主干改进、各种注意力机制、Neck特征融合改进、损失函数、AIFI创新改进、独家创新、小目标检测、特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点🔥全新RT-DETR创新改进专栏地址：最全RT-DETR创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文本文目录一、本文介绍二、SEAAttention注意力模块介绍2.1 SEAAttention模块结构图2.2 SEAAttention模块的作用：2.3 SEAAttention模块的优势2.4 SEAAttention模块的原理三、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1🔥: rtdetr-l-AIFI_SEAA.yaml🚀 创新改进2🔥: rtdetr-l-HGBlock_SEAA.yaml🚀 创新改进3🔥: rtdetr-l-ResNetLayer_SEAA.yaml🚀 创新改进4🔥: rtdetr-r18-BasicBlock_SEAA.yaml🚀 创新改进5🔥: rtdetr-r18-AIFI_SEAA.yaml🚀 创新改进6🔥: rtdetr-r50-BottleNeck_SEAA.yaml🚀 创新改进7🔥: rtdetr-r50-AIFI_SEAA.yaml六、正常运行二、SEAAttention注意力模块介绍​摘要：自Vision Transformers问世以来，计算机视觉领域（如语义分割）长期被卷积神经网络（CNN）主导的局面发生了重大变革。然而，这些方法高昂的计算成本和内存需求使其难以适配移动设备。本文提出了一种新型移动视觉识别方法——挤压增强轴向变换器（SeaFormer）。我们创新设计了一种通用注意力模块，其核心在于挤压轴向变换器与细节增强机制的结合。该模块可进一步构建出一系列具有优异性价比的骨干网络架构。结合轻量级分割头，我们在ADE20K、Cityscapes Pascal Context和COCO-Stuff数据集上实现了基于ARM架构移动设备的分割精度与延迟之间的最佳平衡。关键在于，我们无需额外组件即可在性能和延迟方面超越移动友好型竞品及基于Transformer的同类方案。此外，我们引入了基于特征上采样的多分辨率蒸馏技术，进一步降低了框架的推理延迟。除语义分割外，还将SeaFormer架构应用于图像分类和目标检测任务，充分展现了其作为通用移动友好型骨干网络的潜力。