YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合ACmix和Linear Attention形成全新的ALmix注意力机制和C2f_ALmix（全网独家创新）

1. ALmix介绍

           ALmix注意力机制在图像特征提取方面相较于ACmix注意力机制具有以下几个优异之处：

          (1). 融合了线性注意力机制：
          ALmix在传统卷积和自注意力机制的基础上，加入了线性注意力（Linear Attention）模块。这一模块通过q（query）、k（key）、v（value）的矩阵乘法和softmax操作，在计算复杂度上大大降低，同时保持了对全局信息的捕获能力。相比之下，ACmix仅仅使用了局部卷积和自注意力机制，没有包含线性注意力，这使得ALmix在大规模特征提取时能够更高效地处理。

          (2). 灵活的权重调节参数：
         ALmix引入了两个可训练的参数rate1和rate2，用于在输出中调节不同模块的权重。这种设计使得模型能够动态调整不同特征提取模块的贡献，从而更好地适应不同的图像特征。而ACmix中虽然也有类似的权重调节，但在复杂度和灵活性上不如ALmix。

         (3). 位置编码的有效利用：
          在ALmix中，位置编码（positional encoding）通过一个独立的卷积层（conv_p）进行提取，并与自注意力机制中的q和k结合使用