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【YOLOv12改进trick】多尺度大核注意力机制MLKA模块引入YOLOv12，实现多尺度目标检测涨点，含创新点Python代码，方便发论文

news 2026/2/10 20:00:55

🍋改进模块🍋：多尺度大核注意力机制（MLKA）
🍋解决问题🍋：MLKA模块结合多尺度、门控机制和空间注意力，显著增强卷积网络的模型表示能力。
🍋改进优势🍋：超分辨的MLKA模块对小目标和模糊目标涨点很明显
🍋适用场景🍋：小目标检测、模糊目标检测等
🍋思路来源🍋：CVPR2024《Multi-scale Attention Network for Single Image Super-Resolution》

🔔🔔1.设计动机

🍉🍉2.多尺度大核注意力机制（MLKA）模块优势

👍多尺度特征捕获

👍避免块状伪影

👍计算效率高

👍增强模型表示能力

🏆🏆3.MLKA结构

🐸1.基于大核注意力（LKA）的分解

🐸2.多尺度机制

🐸3.门控聚合

👍👍4.将MLKA引入YOLOv12的python代码修改

🍂修改处一

🍂修改处二

🍂修改处三

🍂修改处四

👍👍5.成功训练后的网络结构截图

【YOLOv12改进trick】多尺度大核注意力机制MLKA模块引入YOLOv12，实现多尺度目标检测涨点，含创新点Python代码，方便发论文

🍋改进模块🍋：多尺度大核注意力机制（MLKA） 🍋解决问题🍋：MLKA模块结合多尺度、门控机制和空间注意力，显著增强卷积网络的模型表示能力。 🍋改进优势🍋：超分辨的MLKA模块对小目标和模糊目标涨点很明显 🍋适用场景🍋：小目标检测、模糊目标检测等 🍋思路…...

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