一、本文介绍本文记录的是利用SelectiveKernel（SK）注意力机制改进YOLOv10的特征提取部分。SK注意力通过选择性核机制，实现多尺度特征的自适应融合。二、SelectiveKernel注意力机制介绍2.1 设计出发点传统卷积固定核大小，无法自适应处理不同尺度的特征。SK注意力通过多分支卷积和选择性融合，实现多尺度特征的自适应处理。2.2 模块结构SK块：多分支卷积：使用不同大小的卷积核提取特征特征融合：融合多分支特征注意力选择：学习每个分支的权重三、SelectiveKernel注意力机制的实现代码importtorchimporttorch.nnasnn
YOLOv10模型改进-注意力机制-第42篇：YOLOv10改进策略【注意力机制】| SelectiveKernel注意力机制
发布时间：2026/7/3 17:13:54
一、本文介绍本文记录的是利用SelectiveKernel（SK）注意力机制改进YOLOv10的特征提取部分。SK注意力通过选择性核机制，实现多尺度特征的自适应融合。二、SelectiveKernel注意力机制介绍2.1 设计出发点传统卷积固定核大小，无法自适应处理不同尺度的特征。SK注意力通过多分支卷积和选择性融合，实现多尺度特征的自适应处理。2.2 模块结构SK块：多分支卷积：使用不同大小的卷积核提取特征特征融合：融合多分支特征注意力选择：学习每个分支的权重三、SelectiveKernel注意力机制的实现代码importtorchimporttorch.nnasnn
![华为OD机试2025C卷-字符串变换最小次数[100分]（ Java _ Python3 _ C++ _ C语言 _ JsNode _ Go）实现100%通过率](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/华为OD机试2025C卷-字符串变换最小次数[100分]（ Java _ Python3 _ C++ _ C语言 _ JsNode _ Go）实现100%通过率)
![华为OD机试2025C卷-内存资源分配[100分]（ Java _ Python3 _ C++ _ C语言 _ JsNode _ Go）实现100%通过率](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/华为OD机试2025C卷-内存资源分配[100分]（ Java _ Python3 _ C++ _ C语言 _ JsNode _ Go）实现100%通过率)
