YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合CPCA和SoftmaxAttention形成全新的SPCA注意力机制和C2f_SPCA(全网独家创新)

1. SPCA介绍

          SPCA（Softmax Perceptron Channel Attention）和CPCA（CPCAChannel Attention）在图像特征提取方面各有优劣，但SPCA在某些关键方面具有显著的优势，使其在应用场景中表现得更加出色。以下是SPCA注意力机制相比于CPCA注意力机制在图像特征提取方面的优异之处的详细描述：

          (1). 整合了Softmax Attention机制
          SPCA引入了Softmax Attention机制，通过计算query和key的点积并应用softmax函数来生成注意力权重，从而更加准确地捕捉不同特征之间的关系。这种机制能够更好地强调重要的特征并抑制不相关的特征，提高了特征提取的精度。

          (2). 更强的空间信息捕捉能力
          SPCA在卷积操作中使用了多种不同尺寸的卷积核，包括5x5、(1, 7)、(7, 1)、(1, 11)、(11, 1)、(1, 21)和(21, 1)，从而能够捕捉到不同尺度的空间信息。这种多尺度的卷积操作使得SPCA在处理具有不同大小和形状的目标时表现更加出色。

          (3). 全局感知能力
          通过使用多个全局卷积操作（例如1x1卷积和GELU激活函数），SPCA能够有效地整合全局上下文信息。这种全局感知能力使得模型能够更好地理解图像中的整体结构和模式࿰