目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）

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导读 目标检测是CV领域最常用的算法应用，而Yolo是目标检测算法非常经典的算法模型，近日Yolov12算法正式开源，提出 区域注意力模块， 残差高效层聚合网络，性能更好，速度更快，希望对大家学习理解有帮助！ 论文： https://arxiv.org/abs/2502.12524 代码： https://github.com/sunsmarterjie/yolov12 本文创新点 这篇论文围绕实时目标检测，在网络架构设计上引入创新，克服了传统注意力机制在实时应用中的速度瓶颈，提升了检测性能。 构建注意力中心框架 突破传统 YOLO 依赖 CNN 架构的局限，以注意力机制为核心设计 YOLOv12 框架，发挥注意力机制强大的建模能力，打破 CNN 模型在 YOLO 系列中的主导地位。 高效的区域注意力模块 提出简单有效的区域注意力模块（A2），通过简单的特征图划分方式，在减少注意力计算复杂度的同时，保持较大的感受野，显著提升计算 ………………………………