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前言：Hello大家好，我是小哥谈。注意力机制是可以帮助神经网络突出重要元素，抑制无关元素。然而，绝大多数通道注意力机制只包含通道特征信息，忽略了空间特征信息，导致模型表示效果或目标检测性能较差，且空间注意模块往往较为复杂。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。🌈
前言：Hello大家好，我是小哥谈。注意力机制是可以帮助神经网络突出重要元素，抑制无关元素。然而，绝大多数通道注意力机制只包含通道特征信息，忽略了空间特征信息，导致模型表示效果或目标检测性能较差，且空间注意模块往往较为复杂。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。🌈