YOLO26 改进 - C2PSA C2PSA融合MSLA多尺度线性注意力：并行多分支架构融合上下文语义，提升特征判别力 Arxiv2025

前言

本文介绍了多尺度线性注意力机制MSLA，并将其集成进YOLO26。现有基于CNN和Transformer的医学图像分割方法存在局限性，为解决这些问题，我们提出了MSLAU-Net架构，其中MSLA通过并行多尺度特征提取和低复杂度线性注意力计算，捕获细粒度局部细节与全局长程依赖。我们将MSLA的代码集成到YOLO26中，创建C2PSA_MSLA模块，并在tasks文件中进行注册。实验证明，YOLO26-C2PSA_MSLA在目标检测任务中取得了良好的效果，验证了方法的优越性、有效性和鲁棒性。

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

精准的医学图像分割能够精确勾勒解剖结构和病理区域，这对于治疗规划、手术导航和疾病监测至关重要。基于 CNN（卷积神经网络）和基于 Transformer 的方法在医学图像分割任务中均取得了显著成效。然而，由于卷积运算的固有局限性，基于 CNN 的方法难以有效捕获全局上下文信息；与此同时，基于 Transformer 的方法存在局部特征建模不足的问题，且面临自注意力机制带来的高计算复杂度挑战。为解决这些局限性，我们提出了一种新颖的混合 CNN-Transformer 架构，命名为 MSLAU-Net，该架构融合了两种范式的优势。所提出的 MSLAU-Net 包含两个核心设计：其一，引入多尺度线性注意力（Multi-Scale Linear Attention, MSLA），旨在高效提取医学图像的多尺度特征，同时以低计算复杂度建模长程依赖关系；其二，采用自上而下的特征聚合机制，通过轻量化结构执行多尺度特征聚合并恢复空间分辨率。在涵盖三种成像模态的基准数据集上开展的大量实验表明，MSLAU-Net 在几乎所有评估指标上均优于其他最先进方法，验证了我们方法的优越性、有效性和鲁棒性。相关代码已开源至：github.com/Monsoon49/M…

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基本原理

MSLA（Multi-Scale Linear Attention）是专为医学图像分割设计的多尺度线性注意力机制，核心是通过“并行多尺度特征提取+低复杂度线性注意力计算”，同时捕获细粒度局部细节与全局长程依赖，计算复杂度仅为O(N)，解决了传统注意力“单尺度局限”或“高复杂度”的痛点。

一、设计目标

弥补现有线性注意力的不足：多数线性注意力仅单尺度运算，无法覆盖医学图像中“微观病灶-宏观器官”的尺度差异。
平衡局部与全局建模：结合CNN的多尺度特征提取能力与线性注意力的全局依赖捕获优势。
控制计算成本：在提升性能的同时，保持低复杂度，适配医学图像（如CT、MRI）的大尺寸输入场景。

二、核心结构与运算步骤

MSLA的运算流程分为两大核心阶段，整体为并行架构（如图1所示）：

1. 多尺度特征提取（Multi-Scale Feature Extraction）

输入处理：先将输入特征图 (X \in \mathbb{R}^{\sqrt{N} \times \sqrt{N} \times C}) 沿通道维度（C）拆分为4个等份，每份维度为 (\mathbb{R}^{\sqrt{N} \times \sqrt{N} \times \frac{C}{4}})。
并行深度卷积：4个分支分别采用不同尺寸的深度卷积（depth-wise convolution）提取多尺度特征：
- 小核（3×3）：捕捉细粒度细节（如微小病灶、组织边缘）。
- 中核（5×5、7×7）：平衡局部结构与区域关联。
- 大核（9×9）：捕获宏观轮廓（如器官整体形态）。
残差融合：每个分支的卷积输出与原始输入特征通过残差连接相加，再经过ReLU激活，增强特征表达能力，公式为：
(\overline{X}i = f{k_i \times k_i}^{dwc}(X_i) + X_i)（(i=1,2,3,4)，(k_i=2i+1) 对应3×3/5×5/7×7/9×9）。

2. 线性注意力计算（Linear Attention Computation）

基于Efficient Attention实现低复杂度全局建模，步骤如下：

特征重塑：将每个分支的特征图 (\overline{X}_i) 重塑为token形式 (\overline{X}_i^r \in \mathbb{R}^{N \times \frac{C}{4}})，适配注意力计算。
Q/K/V投影：通过可学习的线性投影矩阵 (W_{i,h}^q、W_{i,h}^k、W_{i,h}^v)，将 (\overline{X}_i^r) 转化为查询（Q）、键（K）、值（V），维度均为 (\mathbb{R}^{N \times d})（d为每个注意力头的维度）。
线性注意力运算：重构计算顺序（利用矩阵乘法结合律），将传统自注意力的 ((QK)V) 改为 (Q(KV))，复杂度从O(N²)降至O(N)；同时通过映射函数 (\phi(Q) = \sigma_{row}(Q))、(\phi(K) = \sigma_{col}(K))（行/列Softmax）保持与Softmax注意力相近的表征能力。
多头融合：每个分支采用多头注意力（multi-head attention），输出通过线性变换 (W_i^O) 融合所有头的特征。
跨分支融合：将4个分支的输出特征沿通道维度拼接，再通过1×1卷积压缩通道至原始维度C，最终重塑为token形式 (O \in \mathbb{R}^{N \times C})，完成MSLA模块的整体运算。

核心代码

class MSLA(nn.Module):

    def __init__(self, dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.num_heads = num_heads

        self.dw_conv_3x3 = DepthwiseConv(dim // 4, kernel_size=3)
        self.dw_conv_5x5 = DepthwiseConv(dim // 4, kernel_size=5)
        self.dw_conv_7x7 = DepthwiseConv(dim // 4, kernel_size=7)
        self.dw_conv_9x9 = DepthwiseConv(dim // 4, kernel_size=9)

        self.linear_attention = LinearAttention(dim = dim // 4, num_heads = num_heads)

        self.final_conv = nn.Conv2d(dim, dim, 1)

        self.scale_weights = nn.Parameter(torch.ones(4), requires_grad=True)

    def forward(self, input_):
        b, n, c = input_.shape
        h = int(n ** 0.5)
        w = int(n ** 0.5)

        input_reshaped = input_.view(b, c, h, w)

        split_size = c // 4
        x_3x3 = input_reshaped[:, :split_size, :, :]
        x_5x5 = input_reshaped[:, split_size:2 * split_size, :, :]
        x_7x7 = input_reshaped[:, 2 * split_size:3 * split_size:, :, :]
        x_9x9 = input_reshaped[:, 3 * split_size:, :, :]

        x_3x3 = self.dw_conv_3x3(x_3x3)
        x_5x5 = self.dw_conv_5x5(x_5x5)
        x_7x7 = self.dw_conv_7x7(x_7x7)
        x_9x9 = self.dw_conv_9x9(x_9x9)


        att_3x3 = self.linear_attention(x_3x3)
        att_5x5 = self.linear_attention(x_5x5)
        att_7x7 = self.linear_attention(x_7x7)
        att_9x9 = self.linear_attention(x_9x9)


        processed_input = torch.cat([
            att_3x3 * self.scale_weights[0],
            att_5x5 * self.scale_weights[1],
            att_7x7 * self.scale_weights[2],
            att_9x9 * self.scale_weights[3]
        ], dim=1)

        final_output = self.final_conv(processed_input)

        output_reshaped = final_output.reshape(b, n, self.dim)


        return output_reshaped

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-C2PSA_MSLA.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-C2PSA_MSLA',
                )