本文由紐約州立大學布法羅分校的田運杰，David Doermann和中國科學院大學的葉齊祥合作完成。田運杰是布法羅大學博士后，David Doermann是布法羅大學教授、IEEE Fellow, 葉齊祥是中國科學院大學教授。三位作者長期從事計算機視覺、機器感知等方向的研究。

YOLO 系列模型的結構創(chuàng)新一直圍繞 CNN 展開，而讓 transformer 具有統治優(yōu)勢的 attention 機制一直不是 YOLO 系列網絡結構改進的重點。這主要的原因是 attention 機制的速度無法滿足 YOLO 實時性的要求。本周三放出的 YOLOv12 著力改變這一現狀并取得具有優(yōu)勢的性能。

• 論文標題：YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors
• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.12524
• 代碼地址：https://github.com/sunsmarterjie/yolov12

介紹

造成 attention（注意力機制）不能作為核心模塊用于 yolo 框架的主要原因在于其本身的低效性，這主要源于兩個因素：（1）attention 的計算復雜度呈二次增長；（2）attention 的內存訪問操作低效（后者是 FlashAttention 主要解決的問題）。在相同的計算預算下，基于 CNN 的架構比基于 attention 的架構快約 2-3 倍，這極大限制了 attention 在 YOLO 系統中的應用，由于 YOLO 體系高度依賴高推理速度。

首先，作者提出了一種簡單而高效的區(qū)域注意力模塊（area attention, A2），該模塊在保持大感受野的同時，以最簡單直接的方式降低了 attention 的計算復雜度，從而提升了計算速度。

其次，作者引入了殘差高效層聚合網絡（R-ELAN），以解決 attention（主要是大規(guī)模模型）帶來的優(yōu)化難題。

R-ELAN 在原始的基礎上進行了兩項改進：1）block 級殘差設計，結合縮放技術以優(yōu)化梯度流動；2）重新設計的特征聚合方法，以提升模型的優(yōu)化效率。

最后，作者針對 YOLO 體系對 attention 進行了一系列架構改進，優(yōu)化了傳統的 attention 主導架構，包括：1）引入 FlashAttention 以解決注意力機制的顯存訪問問題；2）移除位置編碼等設計，使模型更加高效簡潔；3）調整 MLP ratio（從 4 降至 1.2），以平衡注意力機制和前饋網絡的計算開銷，從而提升整體性能；4）減少堆疊塊的深度，以簡化優(yōu)化過程等。

Area Attention

首先介紹 area attention 機制，其目的在于降低傳統 attention 的計算代價，同時克服線性注意力和局部注意力在全局依賴性、穩(wěn)定性及感受野方面的局限性。為此，作者提出了一種簡單高效的區(qū)域注意力（A2）模塊。

不同于局部注意力的顯式窗口劃分，A2 采用最簡單的方式將特征圖劃分為縱向或橫向的區(qū)域（每個區(qū)域大小為或，這僅需簡單的 reshape 操作，避免了額外的復雜計算帶來的開銷，從而提升計算效率。

在實驗中，作者將默認分割數設為 4，使感受野縮小至原來的，仍能覆蓋足夠的信息范圍。在計算復雜度方面，A2 將注意力機制的計算量從  降低至  。盡管仍保持二次復雜度，但在 token 數量 n 不是特別大的情況下（如 YOLO：640x640），此優(yōu)化方案在實際應用中仍足夠高效，滿足了實時推理的需求。最終，實驗表明，A2 僅對性能產生輕微影響，但顯著提升了計算速度，為 YOLO 等對速度要求極高的任務提供了一種更優(yōu)的注意力機制替代方案。

R-ELAN

R-ELAN 的主要動機是優(yōu)化 ELAN 結構，以提升特征聚合效率并解決其帶來的優(yōu)化不穩(wěn)定性問題，尤其是在引入注意力機制后，參數量較大的模型（如 YOLOv12-L 和 YOLOv12-X）容易發(fā)生梯度阻塞或收斂困難。為此，作者提出了殘差高效層聚合網絡（R-ELAN）。

與原始 ELAN 不同，R-ELAN 在整個 block 內引入從輸入到輸出的殘差連接，并結合縮放因子（默認 0.01），以穩(wěn)定訓練并優(yōu)化梯度流動。

此外，作者重新設計了特征聚合方式，使其采用瓶頸結構（如上圖所示），通過調整通道維度并簡化計算流程，以減少計算成本和顯存占用，同時保持高效的特征融合能力。最終，R-ELAN 顯著提升了模型的優(yōu)化穩(wěn)定性和計算效率，使 YOLOv12 的大規(guī)模模型能夠更好地收斂，并在保證性能的同時提升推理速度。

結構改進

另外，作者還提出一些優(yōu)化技術，使注意力機制更適應實時目標檢測任務，同時降低計算開銷并提升優(yōu)化穩(wěn)定性。

首先，作者保留了 YOLO 主干網絡的分層設計，不同于很多基于 attention 的架構采用的平鋪結構的視覺 Transformer。

此外，作者減少了主干網絡（Backbone）最后階段的堆疊的 block 數量，僅保留單個 R-ELAN block，以減少計算量并優(yōu)化訓練收斂性。主干網絡的前兩階段繼承自 YOLOv11，未使用 R-ELAN，以保持輕量級設計。

同時，作者對基礎注意力機制進行了一系列優(yōu)化，包括：調整 MLP ratio（從 4 降至 1.2 或 2）以更合理地分配計算資源，用 Conv2d+BN 替換 Linear+LN 以充分利用卷積算子的計算效率，移除位置編碼并引入 7x7 可分離卷積（Position Perceiver） 以幫助區(qū)域注意力感知位置信息。

最終，這些改進提升了模型的優(yōu)化穩(wěn)定性和計算效率，使其更適用于 YOLO 系統，同時保持具有競爭力的性能。

實驗結果

YOLOv12 在 COCO 上取得的效果如下表所示：

• N-scale 模型：YOLOv12-N 比 YOLOv6-3.0-N、YOLOv8-N、YOLOv10-N 和 YOLOv11-N 分別提升 3.6%、3.3%、2.1%、1.2%，同時計算量和參數規(guī)模相近或更少，推理速度達到具有競爭力的 1.64 ms / 圖像。
• S-scale 模型：YOLOv12-S 在 21.4G FLOPs 和 9.3M 參數的情況下，實現 48.0% mAP，比 YOLOv8-S、YOLOv9-S、YOLOv10-S 和 YOLOv11-S 分別提升 3.0%、1.2%、1.7%、1.1%，計算量相近或更少，并且在推理速度、計算開銷和參數量方面明顯優(yōu)于 RT-DETR-R18 / RT-DETRv2-R18。
• M-scale 模型：YOLOv12-M 在 67.5G FLOPs 和 20.2M 參數的情況下，實現 52.5 mAP，推理速度 4.86 ms / 圖像，在各項指標上均優(yōu)于 Gold-YOLO-M、YOLOv8-M、YOLOv9-M、YOLOv10-M、YOLOv11-M 以及 RT-DETR-R34 / RT-DETRv2-R34。
• L-scale 模型：YOLOv12-L 相較于 YOLOv10-L，減少了 31.4G FLOPs 的計算量，同時 mAP 仍優(yōu)于 YOLOv11-L 達 0.4%，計算量和參數量相近。此外，YOLOv12-L 在推理速度、FLOPs（減少 34.6%）和參數量（減少 37.1%）方面均優(yōu)于 RT-DETR-R50 / RT-DETRv2-R50。
• X-scale 模型：YOLOv12-X 比 YOLOv10-X 和 YOLOv11-X 分別提升 0.8% 和 0.6%，計算量和參數量相近，推理速度基本持平。同時，相比 RT-DETR-R101 / RT-DETRv2-R101，YOLOv12-X 計算量減少 23.4%，參數量減少 22.2%，且推理速度更快。

可視化分析

參數量 / CPU 速度 - 精度的 Trade-offs 比較：YOLOv12 在參數量和 CPU 推理速度方面上均實現了突破。如上圖所示，實驗結果顯示，YOLOv12 在準確率 - 參數量平衡方面優(yōu)于現有方法，甚至超越了參數量更少的 YOLOv10，證明了其高效性。此外，在 CPU（Intel Core i7-10700K @ 3.80GHz）上的推理速度測試中，YOLOv12 在不同 YOLO 版本中展現出最佳的計算效率。

YOLOv12 熱力圖分析：上圖展示了 YOLOv12 與當前最先進的 YOLOv10 和 YOLOv11 的熱力圖對比。這些熱力圖來自 X-scale 模型主干網絡的第三階段，顯示了模型激活的區(qū)域，從而反映其目標感知能力。結果表明，相較于 YOLOv10 和 YOLOv11，YOLOv12 能夠生成更清晰的目標輪廓和更精確的前景激活，說明其目標感知能力得到了提升。這一改進主要歸因于區(qū)域注意力機制（Area Attention），該機制相比卷積網絡具有更大的感受野，因此在捕捉全局上下文信息方面更具優(yōu)勢，從而實現了更精準的前景激活。作者認為，這一特性使 YOLOv12 在檢測性能上占據優(yōu)勢。

最后，我們期待 YOLO 社區(qū)能繼續(xù)提出更強大的檢測器，為實時目標檢測任務提供更多選擇。