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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …