YOLO已经悄悄来到v12，首个以Attention为核心的YOLO框架问世

YOLOv12通过引入区域注意力机制（A2）和残差高效层聚合网络（R-ELAN），解决了传统attention机制的低效问题。相比前代版本，YOLOv12不仅保持了实时性优势，在COCO数据集上还实现了3.6%-48.0%的mAP提升，同时减少了31.4G FLOPs的计算量。该模型在不同规模下均展现出优越的性能与效率平衡，为实时目标检测提供了更优选择。
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