YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合MSCAAttention和LinearAttention形成全新的LMSCAAttention注意力机制(全网独家创新)

1. LMSCAAttention介绍

          LMSCAAttention 和 MSCAAttention 都是基于多尺度卷积注意力机制的模型，用于图像特征的提取和增强。它们在实现上有一些相似之处，但也有显著的区别，尤其是在注意力机制的应用上。

          MSCAAttention 注意力机制

          MSCAAttention 使用多尺度卷积操作来增强特征图的表达能力。具体来说，它包括以下几个步骤：

          (1). 多尺度卷积操作：利用不同大小的卷积核进行多次卷积操作（如5x5、1x7、7x1、1x11、11x1、1x21、21x1），这些操作在空间上涵盖了不同范围的信息。

          (2). 通道间的相互作用：通过卷积操作将不同尺度的特征进行叠加，从而增强特征图的表达能力，但在注意力机制上没有显式的交互和加权过程。

          (3). 卷积结果融合：最后通过一个1x1的卷积核进一步融合特征信息，但仍然保留了原始特征图的结构。

           LMSCAAttention 注意力机制

           LMSCAAttention 在 MSCAAttention 的基础上引入了线性注意力机制，进一步增强了特征表达的能 力。具体区别和优势体现在：

           (1). 引入线性注意力机制：在多尺度卷积之后