【YOLOv8改进】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力(论文笔记+引入代码)_mixed local channel attention for object detection

作者：运维做开发 | 2024-08-04 01:15:39

踩

mixed local channel attention for object detection

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏

专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例

专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例

介绍

摘要

本项目介绍了一种轻量级的 Mixed Local Channel Attention (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 Pascal VOC 和 SMID 数据集上，MLCA 相对于其他注意力技术更好地平衡了模型表示效果、性能和复杂度。与 PASCAL VOC 数据集上的 Squeeze-and-Excitation(SE) 注意力机制和 SIMD 数据集上的 Coordinate Attention(CA) 方法相比，mAP 分别提高了 1.0% 和 1.5%。

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/运维做开发/article/detail/925663