【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
🍋思路来源🍋：CVPR2024《Multi-scale Attention Network for Single Image Super-Resolution》
目录
🔔🔔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