YOLOv11模型改进-注意力-引入单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）解决小目标、遮挡

         在计算机视觉领域，目标检测一直是一个重要的研究方向。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列模型凭借其高效的实时检测能力，成为了业界的标杆。最新发布的YOLOv11在前几代模型的基础上进行了多项改进。而单头自注意力 (SHSA)作为一种高效的注意力机制，也在视觉任务中展现了其独特的优势。其通过在输入通道的一部分上应用单头注意力来减少计算冗余，同时保留全局和局部信息的结合，从而提高了效率和准确性。接下来，本文先介绍SHSA基本原理，然后探讨如何将SHSA与YOLOv11结合，以进一步提升目标检测的效率和准确性。

代码：YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve

1. 单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）结构介绍     

        SHSA通过仅对部分输入通道应用单头注意