原论文摘要
注意力机制是计算机视觉中最广泛使用的组件之一，能够帮助神经网络突出重要元素并抑制不相关的部分。然而，大多数通道注意力机制只包含通道特征信息，忽略了空间特征信息，导致模型的表示效果较差或目标检测性能不佳，并且空间注意力模块往往复杂且代价高昂。为了在性能和复杂性之间取得平衡，本文提出了一种轻量级的混合局部通道注意力（MLCA）模块，以提高目标检测网络的性能。该模块能够同时结合通道信息和空间信息，以及局部信息和全局信息，从而提升网络的表示效果。
MLCA介绍
MLCA是一种即插即用的可扩展混合局部注意力机制，以在检测效果、速度和模型参数数量之间实现平衡，并使注意力机制同时包含通道信息、空间信息、局部通道信息和全局通道信息。
具体来说：
1.局部性：关注特征图的局部区域，而非全局特征，避免无关区域的干扰。
2.通道性：同时对不同的通道进行加权，以突出最相关的特征。
3.混合性：将局部通道注意力与全局注意力或其他类型的注意力结合，增强模型的表达能力。
混合局部信道注意(MLCA)结构图如下：
MLCA理论详解可以参考链接：论文地址
MLCA代码可在这个链接找到：代码地址
本文在YOLOv8中引入轻量级的MLCA(混合局部信道注意),代码已经整理好了，跟着文章复制粘贴，即可直接运行