YOLOv13改进：注意力魔改 | 新颖的卷积轴向注意力和谱空间注意力助力涨点，适用高分辨率场景，2025.12
💡💡💡本文改进内容：
卷积轴向注意力模块：与标准轴向注意力不同，CAAM在沿高度和宽度方向进行方向性注意力之前，加入了卷积投影。这减少了冗余和计算开销，产生了一种适合高分辨率场景的、具有上下文感知且高效的表征。
谱空间注意力模块：该模块联合重新加权光谱通道和空间位置，以捕获细粒度纹理和模态特定的线索。
💡💡💡 在多个数据集验证涨点，尤其对存在多个尺度的数据集涨点明显
💡💡💡提供多种yaml改进方法
💡💡💡本文改进：分别加入到YOLOv13的backbone、neck、head，助力涨点
改进1结构图：
改进2结构图：