YOLO12架构优化——引入多维协作注意力机制（MCAM）抑制背景干扰，强化多尺度与小目标检测性能

传统卷积神经网络（CNN）通过局部感受野逐层提取特征，但其固有的局限性在于缺乏动态聚焦关键区域的能力。尽管后续提出的注意力机制（如SE、CBAM等）在一定程度上增强了特征表达能力，但仍存在显著缺陷：维度割裂、信息损失和计算冗余。为应对这些挑战，本文提出了一种基于多维协作注意力机制（Multi-Dimensional Collaborative Attention Mechanism, MCAM）的改进方案，将其与YOLOv12架构相结合，以提升模型在复杂背景下的抗干扰能力和多尺度、小目标检测性能。

1. 传统注意力机制的局限性分析

1. 维度割裂

多数现有注意力机制（如SENet、CBAM）独立处理通道或空间维度，忽视了跨维度关联。例如，通道注意力仅关注全局特征重要性，而空间注意力仅关注局部位置，忽略了通道与空间之间的协同作用。

2. 信息损失

全局平均池化（GAP）是许多注意力