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YOLO12介绍
YOLOv12 超过了之前的YOLO11、 RTDETR 、 RT-DETRv2。其中YOLOv12-S 比 RT-DETR-R18 和 RT-DETRv2-R18 快 42%，使用的计算量和参数分别减少了 36% 和 45%。
残差连接在较小模型（YOLOv12-N）中对收敛几乎没有影响，但在较大模型（YOLOv12-L/X）中对稳定训练至关重要，其中 YOLOv12-X 需要一个缩放因子为 0.01。区域注意力模块将推理时间减少了 0.7 ms，在 RTX 3080 上使用 FP32 精度进行推理时，而 FlashAttention 进一步加速了推理，时间为 0.3–0.4 ms。
可视化分析确认 YOLOv12 产生了更清晰的物体轮廓和更精确的前景激活，超过了之前的YOLO系列模型。基于卷积的注意力实现比线性替代方案更快。
此外，分层设计、扩展训练（约 600 个epoch）、优化的卷积核大小（7 × 7）、缺失位置嵌入以及 MLP 比例为 1.2 collectively 提高了框架的性能和效率。
模型架构与创新
YOLOv12 架构展示了 A2（区域注意力）模块、R-ELAN（残差高效层聚合网络）块和简化检测头的先进集成。
这种设计优化了模型的视觉信息处理，同时保持了高准确性。YOLOv12 架构的主要创新如下：
• 区域注意力（A2）模块：该模块通过空间重塑实现分段特征处理，集成了 Flash Attention，通过减少计算复杂度降低了 50%，同时保持了大的感受野。AA 使得在固定 n = 640 分辨率下进行实时检测成为可能，并通过优化的内存访问模式实现了这一点。
• 残差 ELAN（R-ELAN）层次结构：R-ELAN 结合了残差快捷方式（缩放因子为 0.01）和双分支处理以减轻梯度消失问题。模型还具有简化的最终聚合阶段，该阶段将参数减少了 18%，并将 FLOPs 减少了 24% 与基线架构相比。
• 高效的架构修改：YOLOv12 用 7×7 深度卷积替换位置编码，以实现隐式空间感知。它还实现了自适应 MLP 比例（1.2×）和浅层块堆叠以平衡计算负载，在 V100 硬件上实现了 4.1 ms 推理延迟。
• 优化的训练框架：该模型使用 SGD 和余弦调度进行了 600 个周期的训练（初始 lr=0.01）。模型还结合了 Mosaic-9 和 Mixup 增强，在 COCO 数据集上获得了 12.8% mAP 的增益，通过选择性内核卷积集成保持实时性能。
关键模块结构解读
其中A2C2f是YOLO12模型的关键结构，主要模型结构由以下几个部分组成：
模型推理与测试
OpenCV实验大师工具软件已经完成YOLO12模型推理支持，下载软件以后，直接配置好即可运行。下图是YOLO12自定义对象检测模型的推理演示：
YOLO12分割模型的工业品缺陷检测
学会YOLOv8就会通杀YOLO系列所有模型！
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