YOLOv8模型改进 第十七讲 通道压缩的自注意力机制CRA在当今的计算机视觉领域，语义分割是一项关键任务，它能够为图像中的每个像素赋予类别标签，在自动驾驶、医学图像分析等众多领域都有着广泛的应用。然而，在实现高效且准确的语义分割过程中，我们面临着诸多挑战。其中，MetaFormer 架构在应用时存在自注意力计算效率低的问题，这在一定程度上限制了语义分割模型的性能提升。为了解决这个问题，研究人员提出了 CRA（Channel Reduction Attention）模块。CRA 模块带来了一种创新性的思路，它通过将查询和键的通道维度缩减为一维，实现了在考虑全局上下