2024年9月8日 · 为了在性能和复杂性之间取得平衡，研究人员一种 轻量级的混合局部通道注意力（mlca）模块 ，以提高对象检测网络的性能，并且它能够同时整合通道信息与空间信息，以及局部信息和全局信息，以 提高网络的表达效果 。

2024年1月8日 · MLCA（Multiscale Local and Contextual Attention）注意力机制是一种局部和全局上下文结合的多尺度注意力机制，它能够同时捕获局部和全局信息，以便更好地处理长序列和大图像。

这篇论文提出一种 混合局部通道注意力（Mixed Local Channel Attention），MLCA 的提出便是为了解决现有通道注意力机制的局限性，并提高目标检测网络的性能。 MLCA 的基本思想是通过将局部空间信息融入到通道注意力机制中，同时考虑通道信息、空间信息、局部信息和全局信息，从而提高网络的表达效果。 对于输入X，MLCA 的实现过程： 两步池化： 首先，对输入特征向量进行 局部池化，将其转换为 1 * C * ks * ks 的向量，以提取局部空间信息。 双分支结构： 将输入 …

2023年8月1日 · In order to strike a balance between performance and complexity, this paper proposes a lightweight Mixed Local Channel Attention (MLCA) module to improve the performance of the object detection network, and it can simultaneously incorporate both channel information and spatial information, as well as local information and global information to ...

2025年1月12日 · mlca(混合局部通道注意力)是一种轻量级的注意力机制，旨在提高目标检测网络的性能。 它结合了 局部 和全局特征以及 通道 和空间特征的信息，以增强网络对有用特征的捕捉能力。

2024年12月30日 · mlca(混合局部通道注意力)是一种轻量级的注意力机制，旨在提高目标检测网络的性能。 它结合了局部和全局特征以及通道和空间特征的信息，以增强网络对有用特征的捕捉能力。

为了在性能和复杂性之间取得平衡，本文提出一种轻量级的混合局部通道注意力（mlca）来提升对象检测网络的性能。 该模块能够同时整合通道信息和空间信息，以及局部信息和全局信息来提升网络的表达效果。

2024年1月15日 · 总体来说，mlca模块是为了在保持计算效率的同时，增强网络对于有用特征的捕捉能力。通过在局部和全局层面上结合通道和空间注意力，mlca从而提高精度。

2025年1月16日 · 为了在性能和复杂度之间取得平衡，该文提出一种轻量级的混合局部信道注意力（mlca）模块来提高目标检测网络的性能，该模块可以同时结合信道信息和空间信息，以及局部信息和全局信息，以提高网络的表达效果。

2024年5月30日 · 给大家介绍一种轻量级的注意力机制——MLCA（Mixed Local Channel Attention），该机制融合了局部和全局特征以及通道和空间特征的信息。 尽管仅增加了少量参数，但MLCA在检测精度上实现了显著的提升。