YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加MLCA混合局部通道注意力（轻量化注意力机制）

已于 2024-03-11 07:37:14 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python pytorch 目标检测
于 2024-01-03 06:00:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135257818
本文介绍了如何在YOLOv8中应用MLCA（Mixed Local Channel Attention）以提高目标检测精度。MLCA结合局部和全局特征，强化网络对有用特征的捕获。通过详细步骤指导添加MLCA，并分享了不同位置添加的效果，包括在残差连接、Neck部分和Backbone的应用。实验表明，MLCA能在增加少量参数的情况下显著提升模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、本文介绍

本文带来的改进机制是MLCA(Mixed local channel attention)翻译来就是混合局部通道注意力，它结合了局部和全局特征以及通道和空间特征的信息，根据文章的内容来看他是一个轻量化的注意力机制，能够在增加少量参数量的情况下从而大幅度的提高检测精度(论文中是如此描述的)，根据我的实验内容来看，该注意力机制确实参数量非常少，效果也算不错，而且官方的代码中提供了二次创新的思想和视频讲解非常推荐大家观看。

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

目录

一、本文介绍

二、MLCA的基本框架原理

三、MLCA的核心代码

四、手把手教你添加MLCA

4.1 MLCA添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

五、MLCA的yaml文件和运行记录

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【YOLOv8改进-注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-28 1496
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。
YOLOv8改进：MLCA模块嵌入的轻量化注意力机制研究
最新发布
shrgegrb的博客
04-03 881
MLCA是一种轻量化的注意力机制，旨在结合局部和全局特征以及通道和空间特征的信息，以增强网络对有用特征的捕捉能力。其核心思想是通过将局部空间信息融入到通道注意力机制中，同时考虑通道信息、空间信息、局部信息和全局信息，从而提高网络的表达效果。
混合局部通道注意力模型详解及代码复现
hasakie的博客
01-16 938
在深度学习领域，混合局部通道注意力（MLCA）机制作为一种创新的注意力模型，融合了通道注意力和空间注意力的优势，同时考虑了局部和全局信息。这种机制的核心思想是通过精心设计的模块结构，在不同维度上对输入特征进行分析和处理，从而提高网络的表征能力。
YOLOv8涨点改进：轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA)，加强通道信息和空间信息提取能力
12-20 3827
一种轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA) 模块，该模块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
YOLOv9改进，YOLOv9添加GAM注意力机制
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
07-09 1063
全局注意力机制（GAM），通过减少信息减少和放大全局交互表示来提高深度神经网络的性能。引入了带有多层感知器的 3D 排列，用于通道注意力以及卷积空间注意力子模块，GAM注意机制理论详解可以参考链接:论文地址）
轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA)-加强通道信息和空间信息提取能力
qq_41823532的博客
01-08 7453
本文章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。
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Mixed Local Channel Attention (MLCA) 同时融合通道、空间、局部信息和全局信息的新型注意力
Limiiiing的博客
10-28 557
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。的作用在于同时包含了通道信息和空间信息，克服了常见通道注意力方法只考虑通道关系而忽略空间信息的问题。相比一些只提供全局长程信息的方法，能更好地表达网络特征。本文将其加入到的不同位置中，综合多种信息，更好地突出重要特征，从而提升模型对物体检测的表达能力。Mixed local channel attention for object detection的输入特征向量会进行两步池化。首先通过局部池化将输入转化为1∗C∗ks∗ks1*C*ks*ks1∗C∗ks∗ks的向
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Snu77的博客
05-08 1811
本文带来的改进机制是翻译来就是混合局部通道注意力，它结合了局部和全局特征以及通道和空间特征的信息，根据文章的内容来看他是一个轻量化的注意力机制，能够在增加少量参数量的情况下从而大幅度的提高检测精度(论文中是如此描述的)，根据我的实验内容来看，该注意力机制确实参数量非常少，效果也算不错，而且官方的代码中提供了二次创新的思想和视频讲解非常推荐大家观看。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，
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我们提出了NAM作为一种高效且轻量级的注意机制。我们采用了CBAM中的模块整合方法，并重新设计了通道和空间注意子模块。然后，在每个网络块的末端嵌入NAM模块。对于残差网络，它被嵌入到残差结构的末端。我们还对空间维度应用BN的缩放因子来衡量像素的重要性。我们称之为像素归一化。对应的空间注意子模块如图2。NAM的优势1.高效性：通过使用BN的缩放因子，我们能够高效地衡量通道和像素的重要性，而不会显著增加计算复杂度。2.轻量级：NAM模块结构简单且易于嵌入现有网络架构中。
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在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
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Limiiiing的博客
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这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。
Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发MLCA轻量级的混合本地信道注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
AIcurator的博客
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注意机制是计算机视觉中应用最广泛的组成部分之一，它可以帮助神经网络突出重要元素，抑制无关元素。然而，绝大多数通道注意机制只包含通道特征信息，忽略了空间特征信息，导致模型表示效果或目标检测性能较差，且空间注意模块往往复杂且昂贵。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本地信道注意(MLCA)模块来提高目标检测网络的性能，该模块可以同时包含信道信息和空间信息，以及局部信息和全局信息，以提高网络的表达效果。
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 高效的注意力改进策略EMAttention注意力机制（附多个可添加位置）
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文首先给大家提供效果图(由基础版本未作任何修改和修改了本文的改进机制的效果对比图)，然后介绍其主要的原理，最后手把手教大家如何添加该注意力机制。YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏目录一、本文介绍。
YOLOv9改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例
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本文记录的是基于SimAM注意力模块的YOLOv9目标检测方法研究。SimAM注意力模块通过优化能量函数来获得每个神经元的三维权重，而或增加计算复杂度。若是有轻量化需求的小伙伴，无参的注意力模块也许是一个不错的选择。
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | Deformable-LKA(DLKA)可变形的大核注意力（附多个位置添加教程）
Snu77的博客
04-24 2167
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv9改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏​。
通道注意力超强改进，轻量模块 ECANet 来了！即插即用，显著提高 CNN 性能｜已开源
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原文链接：通道注意力超强改进，轻量模块 ECANet 来了！即插即用，显著提高 CNN 性能｜已开源 本文原创首发自极市平台公众号，请授权后转载。 极市导读：今天给大家推荐一篇CVPR2020上对通道注意力进行改进的文章—ECANet，ECANet主要对SENet模块进行了一些改进，提出了一种不降维的局部跨信道交互策略（ECA模块）和自适应选择一维卷积核大小的方法，从而实现了性能上的提优。最近已经有很多文章在通道和空间注意力上做改进并取得了性能提升。例如SKNet，SANet，ResNeSt等等，不得不说，
卷积 snu77
03-21
关于卷积 SNU77 的具体实现或论文资料，目前并未在所提供的引用中找到直接提及的内容。然而，可以推测您可能希望了解某种特定类型的神经网络或者与其相关的研究进展。以下是基于现有知识和引用内容整理的相关信息： ### 关于卷积神经网络 (CNN) 和其扩展形式 卷积神经网络（CNN）作为一种重要的深度学习模型，在图像分类、目标检测等领域表现优异[^1]。近年来，许多改进版的 CNN 架构相继问世，例如 ConvNeXtV2 结合了自监督学习技术以及全局响应归一化层来提升性能[^2]。 如果提到 **SNU77** 并未有明确指向某一种具体的算法或架构，则可能是某个领域中的专有名词或者是尚未广泛传播的研究成果。通常情况下，“SNU” 可能指代 Seoul National University（韩国首尔大学），这表明可能存在一些由该校研究人员提出的独特方法论或工具包。 #### 动态卷积与几何特性适配 为了应对复杂场景下的变化需求，某些先进的卷积操作引入了动态调整机制。比如 dilated convolution 能够扩大感受野而不增加参数量；deformable convolution 则允许灵活捕捉不同形状的目标边界[^4]。这类技术创新或许也能为探索所谓的 “SNU77” 提供灵感方向。 另外需要注意的是，如果您指的是 CARAFE 这样专注于高分辨率重建的任务模块，则可以从 Mask R-CNN 集成实例出发进一步挖掘潜在关联[^3]。 尽管如此，由于缺乏针对 “卷积 SNU77” 明确定义的文章链接或其他背景描述，请确认实际所关心的主题以便更精准解答您的疑问！ ```python # 示例代码片段展示如何加载预训练模型并替换骨干网部分 import torch from torchvision.models import resnet50, ResNet50_Weights def replace_backbone_with_convnext(): backbone = ... # 加载ConvNeXtV2的具体实现逻辑 model = resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2) model.conv1 = backbone.init_layer() # 替换原有resnet的第一层 return model if __name__ == "__main__": custom_model = replace_backbone_with_convnext() print(custom_model) ```
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