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）

 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。

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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 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 MLCA的yaml文件和训练截图

4.2.1 MLCA的yaml版本一(推荐)