??????????在遙感圖像語義分割等視覺任務中，編碼器 - 解碼器結構通過跳躍連接融合多尺度特征時，常面臨兩大挑戰：一是編碼器的局部細節特征與解碼器的全局語義特征融合時，空間位置信息易丟失，導致目標定位不準；二是復雜場景中（如目標大小不均、背景噪聲多），特征融合過程中易出現類別誤分（如相似顏色的不同類別混淆）。傳統注意力機制雖能增強關鍵特征，但多依賴高計算成本的全連接層或 Transformer 結構，難以在輕量級網絡中平衡精度與效率。為此，信息整合注意力（IIA）被提出，旨在通過輕量級設計重構空間位置信息，增強編碼器與解碼器特征的有效融合，同時抑制噪聲干擾。

1.IIA原理

????????IIA 的核心原理是基于特征的位置不變性，通過捕捉通道內的序列信息生成空間注意力權重，動態增強關鍵位置特征并抑制噪聲。具體而言，它首先融合編碼器與解碼器的特征圖，通過池化操作提取通道內的全局與局部統計信息（平均池化捕捉整體趨勢，最大池化突出顯著特征）；再利用 1D 卷積處理這些序列信息，生成高度和寬度方向的注意力調制因子，使模型能自適應聚焦于目標區域（如邊界、小目標），弱化背景噪聲，最終實現更精準的空間位置信息重構與特征增強。

IIA 的結構主要包括以下步驟：

1. 特征融合與重塑：將編碼器輸出特征圖與解碼器輸出特征圖按通道維度拼接，再重塑為聚焦高度和寬度方向的兩個特征圖，分別對應不同的空間維度信息處理45。
2. 序列信息提取：對重塑后的特征圖分別進行平均池化和最大池化操作，提取高度和寬度方向的序列特征，捕捉通道內的全局趨勢和顯著特征3。
3. 注意力調制因子生成：將池化結果拼接后，通過 1D 卷積（核大小為 7）壓縮通道并捕捉序列依賴關系，經批歸一化和 Sigmoid 激活函數，生成高度和寬度方向的注意力調制因子67。
4. 特征增強輸出：將注意力調制因子與原始融合特征圖進行元素乘法操作，并與原始特征圖進行殘差相加，得到增強后的特征圖，實現空間位置信息的重構和關鍵特征的強化7。

2. IIA在不同領域論文中的描述

IIA 在目標檢測中的優點

????????IIA 在目標檢測中能有效提升特征融合的精準性與抗干擾性。其通過高度和寬度雙方向的注意力調制，可針對性增強目標區域（如小目標、密集目標）的位置特征，弱化復雜背景（如紋理干擾、光照變化）的噪聲影響，幫助模型更精準定位目標邊界與中心；同時，輕量級設計（1D 卷積替代全連接層）避免了計算負擔，使檢測網絡在保持實時性的同時，提升對難樣本（如遮擋目標、低對比度目標）的識別率，平衡檢測精度與速度。

IIA 在分割中的優點

? ? ? ? YOLO 以實時性為核心優勢，IIA 的輕量級設計（低參數與低 FLOPs）不會顯著降低其推理速度；同時，IIA 對目標位置特征的增強的能力，能提升 YOLO 在密集場景或小目標檢測中的精度，尤其適合復雜環境下的快速目標定位。

3. YOLO與IIA的結合??

? ? ? ?YOLO 以實時性為核心優勢，IIA 的輕量級設計（低參數與低 FLOPs）不會顯著降低其推理速度；同時，IIA 對目標位置特征的增強的能力，能提升 YOLO 在密集場景或小目標檢測中的精度，尤其適合復雜環境下的快速目標定位。

4. IIA代碼部分

信息整合注意力IIA,通過雙方向注意力機制重構空間位置信息，動態增強目標關鍵特征并抑制噪聲_嗶哩嗶哩_bilibili

YOLOv11模型改進講解，教您如何根據自己的數據集選擇最優的模塊提升精度_嗶哩嗶哩_bilibili

?代碼獲取：https://github.com/tgf123/YOLOv8_improve

?5. IIA到YOLOv11中

第一: 將下面的核心代碼復制到D:\model\yolov11\ultralytics\change_model路徑下，如下圖所示。

? ? ????????????????

第二：在task.py中導入包

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第三：在task.py中的模型配置部分下面代碼

???????????????????

第四：將模型配置文件復制到YOLOV11.YAMY文件中

????????????????????????????????????

? ???????????????????????????????????????????????第五：運行代碼

from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld
import torch
if __name__=="__main__":# 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加載預訓練權重訓練模型model = YOLO("/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/models/11/yolo11_IIA.yaml")\# .load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data="/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/datasets/VOC_my.yaml",epochs=300,imgsz=640,batch=4,# cache = False,# single_cls = False,  # 是否是單類別檢測# workers = 0,# resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',amp = False)

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