YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度
一、本文介绍
本文记录的是基于蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。利用蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块提高RepNCSPELAN4模块的跨尺度特征提取能力，使模型能够更好地传递和融合提取的多尺度特征，提高对小目标的关注度。
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文章目录
- 一、本文介绍
- 二、MCAttn模块介绍
- 2.1 设计出发点
- 2.2 MCAttn原理
- 2.2.1 基于随机采样的池化操作
- 2.2.2 注意力图的计算
- 2.3 特点
- 三、MCAttn的实现代码
- 四、添加步骤
- 4.1 修改common.py
- 4.1.1 基础模块1
- 4.1.2 创新模块2⭐
- 4.2 修改yolo.py
- 五、yaml模型文件
- 5.1 模型改进版本一
- 5.2 模型改进版本二⭐
- 六、成功运行结果 </