# 前言

本文介绍了双边高效视觉注意力网络（BEVANet），并将其核心特征提取单元EVA集成进YOLO26。实时语义分割面临捕捉大感受野和细化精细轮廓的挑战，BEVANet通过SDLSKA、CKS、CFFN等模块解决这些问题，扩大感受野、提升性能、丰富上下文特征。我们将EVA相关代码集成到YOLO26中，创建C3k2_EVA模块，并在tasks文件中进行注册。实验证明，YOLO26-C3k2_EVA在目标检测任务中表现良好，实现了实时分割速度和较高的交并比。

文章目录： YOLO26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

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介绍

摘要

实时语义分割面临双重挑战：需设计高效架构，既要捕捉大感受野以实现语义理解，又要细化精细轮廓。视觉 Transformer（Vision Transformers）能有效建模长程依赖关系，但计算成本高昂。为应对这些挑战，我们提出了大核注意力（Large Kernel Attention, LKA）机制。所设计的双边高效视觉注意力网络（Bilateral Efficient Visual Attention Network, BEVANet）通过稀疏分解大分离核注意力（Sparse Decomposed Large Separable Kernel Attentions, SDLSKA）扩大感受野、捕捉上下文信息，并提取视觉与结构特征。综合核选择（Comprehensive Kernel Selection, CKS）机制可动态调整感受野，进一步提升性能。此外，深层大核金字塔池化模块（Deep Large Kernel Pyramid Pooling Module, DLKPPM）通过协同结合空洞卷积与大核注意力，丰富上下文特征。双边架构促进分支间的频繁交互，而边界引导自适应融合（Boundary Guided Adaptive Fusion, BGAF）模块在边界引导下融合空间特征与语义特征，提升边界描绘精度。BEVANet 实现了 33 帧 / 秒（FPS）的实时分割速度，无预训练时的交并比（mIoU）达 79.3%，经 ImageNet 预训练后在 Cityscapes 数据集上的 mIoU 达 81.0%，展现出最先进的性能。相关代码和模型已开源至：https://github.com/maomao0819/BEVANet。

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基本原理

EVA（Efficient Visual Attention Block，高效视觉注意力块）是BEVANet的核心特征提取单元，专为解决实时语义分割中“大感受野捕捉语义上下文”与“细节轮廓精炼”的矛盾而设计，同时通过结构优化控制计算成本，适配实时性需求。其设计灵感源于VAN [13] 和LSKA [14] 的鲁棒块结构，核心是以大核注意力（LKA）为基础，融合多尺度特征自适应融合与通道级特征精炼，形成“注意力建模+特征优化”的端到端复合模块。

关键子模块详解

1. SDLSKA：稀疏分解大分离核注意力（LKA的核心执行单元）

SDLSKA（Sparse Decomposed Large Separable Kernel Attention）是EVA模块扩大感受野、降低计算成本的核心，通过“大核稀疏分解+带孔卷积复用”实现高效大核注意力。

（1）设计思路

传统大核卷积（如31×31、51×51）虽能扩大感受野，但计算量呈平方级增长；SDLSKA借鉴SLaK [12] 的稀疏分组思想和LSKA [14] 的带孔卷积优化，将单一超大核分解为“小核卷积+带孔条带卷积”，在保持等效感受野的同时降低参数复杂度。

（2）具体结构与操作

1. 基础卷积层：先用5×5普通卷积聚焦局部特征，为后续大感受野捕捉奠定基础；
2. 带孔条带卷积：通过两个正交的条带卷积（1×11和11×1）进一步扩大感受野，且卷积核 dilation 率设为3——这种设计既保留了2D结构信息，又避免了全尺寸大核的高计算开销；
3. 特征融合：将5×5卷积输出与两个条带卷积输出自适应融合，最终实现35×35的等效感受野（远超传统3×3卷积的感受野）；
4. 稀疏分组优化：通过稀疏分组策略减少冗余计算，相比同等感受野的大核卷积，参数与计算量降低60%以上。

（3）核心优势

• 感受野大：35×35的感受野可有效捕捉长程语义依赖；
• 计算高效：分解后的小核+条带卷积避免了全尺寸大核的平方级计算量；
• 结构适配：同时捕捉局部细节（5×5卷积）和全局上下文（条带卷积），平衡语义与细节。

2. CKS：综合核选择（LKA的自适应融合单元）

CKS（Comprehensive Kernel Selection）是EVA模块实现多尺度特征自适应融合的关键，突破了SKNet [16]、LSKNet [15] 对“通道维度”和“空间维度”的解耦处理局限。

（1）设计痛点

现有核选择机制（如SKNet）仅关注通道维度的权重分配，LSKNet虽引入空间维度，但二者是独立优化（解耦），无法捕捉通道与空间的 interdependence（相互依赖），导致多尺度融合不充分。

（2）具体结构与操作

CKS通过“通道分支+空间分支+联合权重融合”实现动态适配，结构如图2(c)所示：

1. 特征输入：接收SDLSKA分解后的多尺度核特征（小核、条带核输出）；
2. 空间分支：通过卷积操作生成3个特征通道，计算空间维度的注意力权重，聚焦关键空间区域；
3. 通道分支：通过1×1点卷积和深度卷积（depthwise convolution）精炼通道特征，计算通道维度的注意力权重，筛选有效特征通道；
4. 联合融合：将空间权重与通道权重通过乘法融合，动态调整不同核特征的贡献度，实现“多尺度核+通道-空间联合优化”的特征整合。

（3）核心优势

• 联合优化：首次实现通道与空间维度的联合权重调整，捕捉二者相互依赖关系；
• 多尺度适配：适配不同形状（小核、条带核）、不同尺度的特征，提升融合灵活性；
• 性能更优：相比LSKNet的解耦机制，CKS在仅降低0.5 FPS的情况下，mIoU提升0.26%（消融实验验证）。

3. CFFN：卷积前馈网络（EVA的特征精炼单元）

CFFN（Convolution Feed-Forward Network）是EVA模块的“特征精炼器”，承接LKA块输出的多尺度融合特征，通过通道级优化消除冗余、提升特征紧凑性。

（1）核心操作

1. 1×1点卷积：调整特征通道维度，平衡通道间的特征分布；
2. 激活函数（GELU）：引入非线性，增强特征表达能力；
3. 二次精炼：通过深度卷积进一步优化特征空间分布，确保输出特征的有效性。

（2）核心作用

• 消除冗余：过滤LKA模块输出的无效特征，降低后续模块的计算负担；
• 特征平衡：调整通道维度的特征强度，避免部分通道特征过强或过弱；
• 保持实时性：仅使用轻量的点卷积和深度卷积，计算开销可忽略（占EVA模块总计算量的不足10%）。

核心代码

class EVAN(nn.Module):
    """Implementation of Efficient Visual Attention Network Block."""
    def __init__(self, lka=SDLSKA, dwconv=DWConv, pwconv=PWConv, dim=512, kernel_size=35, mlp_expand=4., drop=0.,drop_path=0., act_layer=nn.GELU):
        super().__init__()
        self.norm1 = nn.BatchNorm2d(dim)
        self.attn = SpatialAttention(lka, dim, kernel_size, dwconv=dwconv, pwconv=pwconv)
        self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
        self.norm2 = nn.BatchNorm2d(dim)
        mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_expand)
        self.mlp = MLP(in_features=dim, hidden_features=mlp_hidden_dim, act_layer=act_layer, drop=drop)
        layer_scale_init_value = 1e-2            
        self.layer_scale_1 = nn.Parameter(
            layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True)
        self.layer_scale_2 = nn.Parameter(
            layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True)

        self.apply(self._init_weights)

    def _init_weights(self, m):
        if isinstance(m, nn.Linear):
            nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02)
            if m.bias is not None:
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
        elif isinstance(m, nn.LayerNorm):
            nn.init.constant_(m.bias, 0)
            nn.init.constant_(m.weight, 1.0)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            fan_out = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels
            fan_out //= m.groups
            nn.init.normal_(m.weight, 0, math.sqrt(2.0 / fan_out))
            if m.bias is not None:
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

    def forward(self, x):
        x = x + self.drop_path(self.layer_scale_1.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.attn(self.norm1(x)))
        x = x + self.drop_path(self.layer_scale_2.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.mlp(self.norm2(x)))
        return x

实验

脚本

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
#     修改为自己的配置文件地址
    model = YOLO('./ultralytics/cfg/models/26/yolo26-C3k2_EVA.yaml')
#     修改为自己的数据集地址
    model.train(data='./ultralytics/cfg/datasets/coco8.yaml',
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=10,
                single_cls=False,  # 是否是单类别检测
                batch=8,
                close_mosaic=10,
                workers=0,
                optimizer='MuSGD',  
                # optimizer='SGD',
                amp=False,
                project='runs/train',
                name='yolo26-C3k2_EVA',
                )

结果