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YOLO11 改进系列 | 引入2023年 MLCA 的 C3k2_MLCA 模块,近零参数开销的本地-全局通道注意力,适合检测与分割特征增强 本文提出将MLCA(混合局部通道注意力)模块嵌入YOLOv11的C3k2框架中,形成C3k2_MLCA改进结构。该模块通过5×5局部池化和1×1全局池化双路融合,结合ECA式Conv1d生成通道注意力,在几乎不增加参数量的前提下(仅增加66个参数),实现了局部空间信息与全局通道统计的联合建模。相比传统SE和ECA注意力,MLCA保留了空间分布信息,更适合实例分割等需要精细定位的任务。实验表明改进后模型参数量仅增加0.002%,计算量基本不变,是一种高效的注意力增强方案。 阅读详情

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字节跳动高频111道核心前端面试题解析,web开发增强

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