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💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

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注意力机制是计算机视觉中最广泛使用的组件之一，它可以帮助神经网络强调重要元素并抑制不相关的元素。然而，绝大多数的通道注意力机制只包含通道特征信息而忽略了空间特征信息，这导致了模型表征效果或对象检测性能不佳，而且空间注意力模块通常复杂且成本高昂。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。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

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目录

1. 原理

2. MLCA代码实现

2.1 将MLCA添加到YOLOv8代码中

2.2 更改init.py文件

2.3 添加yaml文件

2.4 在task.py中进行注册

2.5 执行程序

3. 完整代码分享

4. GFLOPs