一、为什么你的YOLOv10n还有提升空间？YOLOv10自2024年5月由清华大学THU-MIG团队发布以来，以NMS-free的端到端设计在实时目标检测领域掀起了一轮架构革新。其中YOLOv10n（nano版本）以仅2.3M参数量、6.7 GFLOPs的极致轻量，成为边缘设备部署的首选。然而，YOLOv10n的Backbone末端嵌入的PSA（Partial Self-Attention，部分自注意力）模块，是制约小目标检测精度的关键瓶颈。PSA的设计思路是：将特征沿通道维度均匀分为两部分，仅将其中一部分送入由MHSA（多头自注意力）和FFN（前馈网络）组成的注意力块，两部分通过1×1卷积连接融合。这种“半通道注意力”策略虽然降低了计算量，但代价是注意力覆盖范围受限，对小目标和遮挡目标的特征响应不够充分。2026年以来，围绕PSA模块的替换改进涌现了大量高质量工作。本文将聚焦最具代表性的FA-YOLO方案——用多尺度注意力机制（MSAM）替换PSA——带来从原理到部署的完整实战。二、YOLOv10n的PSA模块：一个“省算力”的妥协方案在动手改进之前，我们必须先理解PSA的设计逻辑与固有缺陷。2.1 PSA的核心机制PSA的工作流程可以拆解为三步：通道切分：输入特征