AIxiv专栏报道了纽约州立大学布法罗分校和中国科学院大学的研究团队合作开发的YOLOv12，这是一种基于注意力机制的实时目标检测模型，显著提升了YOLO系列模型的性能。该模型通过引入区域注意力模块（A2）、残差高效层聚合网络（R-ELAN）等创新技术，解决了传统注意力机制在速度和效率上的瓶颈。
实验结果显示，YOLOv12在COCO数据集上的表现优于多个现有模型，特别是在推理速度和计算效率方面具有明显优势，同时保持了较高的检测精度。
AIxiv专栏报道了纽约州立大学布法罗分校和中国科学院大学的研究团队合作开发的YOLOv12，这是一种基于注意力机制的实时目标检测模型，显著提升了YOLO系列模型的性能。该模型通过引入区域注意力模块（A2）、残差高效层聚合网络（R-ELAN）等创新技术，解决了传统注意力机制在速度和效率上的瓶颈。
实验结果显示，YOLOv12在COCO数据集上的表现优于多个现有模型，特别是在推理速度和计算效率方面具有明显优势，同时保持了较高的检测精度。
