yolo通道注意力机制代码

### YOLO 模型中通道注意力机制的实现

在YOLO模型中加入通道注意力机制可以有效增强特征表达能力，从而改善目标检测的效果。对于混合局部通道注意力机制（MLCA），其核心在于融合了通道信息和空间信息，并兼顾局部与全局特性来优化特征图。

以下是基于Python编写的简化版MLCA模块代码示例：

import torch
import torch.nn as nn


class MLCA(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(MLCA, self).__init__()
        # 定义卷积层用于提取局部特征
        self.local_conv = nn.Conv2d(channel, channel, kernel_size=3, padding=1, groups=channel)
        
        # 全局平均池化获取全局上下文信息
        self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

        # MLP结构处理通道维度上的特征向量
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()

        # 获取局部特征表示
        local_feature = self.local_conv(x).mean(dim=(2, 3), keepdim=False) 

        # 计算全局描述子
        global_descriptor = self.global_avg_pool(x).view(b,c)

        # 将两者相加并送入MLP得到权重系数
        weight = self.fc(local_feature + global_descriptor).view(b, c, 1, 1)

        return x * weight.expand_as(x)


if __name__ == '__main__':
    input_tensor = torch.randn((8, 512, 7, 7))
    mlca_module = MLCA(channel=512)
    output_tensor = mlca_module(input_tensor)
    print(output_tensor.shape)

此段代码定义了一个名为`MLCA` 的类，它继承自 `torch.nn.Module`. 这个类实现了混合局部通道注意力机制的功能[^1]. 需要注意的是，在实际应用到YOLOv11或其他版本时还需要考虑具体架构特点做适当调整.