注意力机制篇 | YOLOv8改进之引入用于目标检测的混合局部通道注意力MLCA，YOLOv8改进，混合局部通道注意力MLCA在目标检测中的注意力机制应用

摘要：本文介绍了YOLOv8的目标检测改进中引入的混合局部通道注意力MLCA机制。该机制通过增强模型对关键特征的注意力，提高了目标检测的准确性和效率。MLCA结合了局部和通道注意力，优化了特征图的表示能力，进而提升了YOLOv8的性能。这一改进有助于增强模型在复杂场景中的鲁棒性，推动目标检测领域的发展。

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。🌈