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

摘要本项目介绍了一种轻量级的MixedLocalChannelAttention(MLCA)模块，该模块同时考虑通道信息和空间信息，并结合局部信息和全局信息以提高网络的表达效果。基于该模块，我们提出了MobileNet-Attention-YOLO(MAY)算法，用于比较各种注意力模块的性能。在PascalVOC和SMID数

摘要本项目介绍了一种轻量级的MixedLocalChannelAttention(MLCA)模块，该模块同时考虑通道信息和空间信息，并结合局部信息和全局信息以提高网络的表达效果。基于该模块，我们提出了MobileNet-Attention-YOLO(MAY)算法，用于比较各种注意力模块的性能。在PascalVOC和SMID数

本文将进行在YOLOv10中添加注意力MLCA的实践，助力YOLOv10目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比： 目录一MLCA二在YOLOv10中使用注意力MLCA的实践1整体修改

本文将进行在YOLOv8中添加MLCA混合局部通道注意力的实践，助力YOLOv8目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：目录一MLCA二在YOLOv8中添加MLCA注意力1整体修改2