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。🌈
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