YOLOv5改进 | 注意力篇 | 添加MLCA混合局部通道注意力（轻量化注意力机制）

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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 pytorch python 目标检测 计算机视觉
于 2024-01-08 00:38:24 首次发布
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本文介绍了如何在YOLOv5中应用MLCA（混合局部通道注意力）以提高目标检测的精度。MLCA结合局部和全局特征，以及通道和空间信息，以轻量级方式提升模型性能。文中详细阐述了MLCA的基本框架原理，核心代码，并手把手指导读者添加MLCA到YOLOv5模型中，包括四个修改步骤。同时提供了不同版本的yaml配置文件和训练过程截图供参考。

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 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。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，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

专栏目录：YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、MLCA的基本框架原理

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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 3825
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
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
04-03 870
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。
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 7411
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。
【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 1486
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。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入MLCA
tsg6698的博客
06-21 542
为了在性能和复杂度之间取得平衡，该文提出一种轻量级的混合局部信道注意力（MLCA）模块来提高目标检测网络的性能，该模块可以同时结合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。这种设计不仅提高了模型的表示效率，而且保持了较低的复杂度，适合应用于需要实时处理的场景。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YOLOv10改进有效涨点专栏，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~
YOLOv8优化策略：注意力涨点系列篇 | 一种轻量级的加强通道信息和空间信息提取能力的MLCA注意力
会AI的学姐
01-26 893
一种轻量级的加强通道信息和空间信息提取能力 MLCA注意力；在YOLOv8中如何使用：1)作为注意力机制使用；2）与c2f结合使用；
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）
Snu77的博客
01-03 8502
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。推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐。
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 添加MLCA混合局部通道注意力（轻量化注意力机制）
Snu77的博客
05-08 1807
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，
YOLOv10改进 | 添加注意力篇 | 添加MLCA混合局部通道注意力（轻量化注意力机制）
Snu77的博客
07-15 1340
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。YOLOv10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。
YOLO11改进-注意力-引入混合局部通道注意力机制（MLCA）
qq_64693987的博客
10-23 2775
MLCA(混合局部通道注意力)是一种轻量级的注意力机制，旨在提高目标检测网络的性能。它结合了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。具体来说，MLCA首先对输入特征图进行局部和全局平均池化，然后通过1D卷积进行特征转换。局部池化后的特征与原始输入特征相结合，全局池化后的特征则与局部池化特征相结合，最终通过反池化恢复到原始空间维度。这种方法在保持计算效率的同时，显著提高了检测精度。
YOLO11改进|注意力机制篇|引入MLCA轻量级注意力机制
A1983Z的博客
10-01 3044
YOLO11中添加MLCA轻量级注意力机制
pytorch代码实现注意力机制之MLCA
DM_zx的博客
01-26 2435
pytorch代码实现注意力机制之MLCA
ICASSP2024 | MLCA-AVSR: 基于多层交叉注意力机制的视听语音识别
weixin_48827824的博客
02-26 2387
视听语音识别（Audio-visual speech recognition, AVSR）是指结合音频和视频信息对语音进行识别的技术。当前，语音识别（ASR）系统在准确性在某些场景下已经达到与人类相媲美的水平。然而在复杂声学环境或远场拾音场景，如多人会议中，ASR系统的性能可能会受到背景噪音、混响和多人说话的重叠的干扰而严重下降。基于视频的视觉语音识别（VSR）系统通常不会受到声学环境的干扰。
注意力机制篇 | YOLOv8改进之引入用于目标检测的混合局部通道注意力MLCA
突然好想你
05-22 983
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）模块来提高目标检测网络的性能，该模块可以同时包含通道信息和空间信息，以及局部信息和全局信息，以提高网络的表达效果。🌈
ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA
Henry的博客
03-07 271
2. 全局信道注意力（Global Channel Attention）：全局信道注意力则关注整个特征图的全局信息，通过对每个信道进行全局加权，捕捉全局上下文信息。1. 局部信道注意力（Local Channel Attention）：局部信道注意力关注于特征图的局部区域，通过对每个信道进行局部加权，捕捉局部细节信息。MLCA是一种轻量级的混合本地信道注意机制，通过结合局部和全局信道注意力，能够在保持较低计算复杂度的同时，提升特征表示能力。1. 特征提取：输入特征图经过卷积层提取特征。
MAAC注意力模块简要笔记
LoveMQ_919的博客
04-08 1460
MAAC注意力模块笔记 MAAC的主要思想是通过有选择的注意其他智能体的信息，来为每个智能体学习一个critic。每个智能体询问其他智能体有关它们观察和动作的信息，并把此信息纳入对自己值函数的估计中。每个智能体都由一个critic，但是所有critic使用一个共享的注意模块。 为了计算每个智能体i的Qiψ(o,a)Q_i^ψ (o,a)Qiψ​(o,a)，critic接收所有的观察和动作。把除了智能体i以外的所有智能体记作jjj， Qiψ(o,a)=fi(gi(oi,ai),xi)Q_i^ψ (o,a)=f
部分注意力机制的优缺点
SLCWYF的博客
11-22 6154
请注意，上述的优缺点是一般性的观点，具体性能可能因任务和数据集而异。在选择注意力机制时，建议根据具体任务需求和计算资源的可用性进行仔细评估。
混合局部通道注意力模型详解及代码复现
hasakie的博客
01-16 937
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改进 | 注意力机制 | 添加混合局部通道注意力——MLCA【原理讲解】
kay_545
06-14 1313
yolov8，yolov8改进，yolov8创新
yolov8轻量化+注意力机制
03-18
另一种可行方案是添加轻量化的混合局部通道注意力建议（Mixed Local Channel Attention, MLCA）。此操作涉及对 `ultralytics/nn/modules/__init__.py` 文件的扩展，向其中导入自定义的 MLCA 类，并将其注册至全局...
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