YOLO11改进-注意力-引入多尺度卷积注意力模块MSCAM如何在增强特征图的同时降低计算成本，以提升模型性能。基于此，MSCAM 模块采用了多尺度卷积注意力机制，通过 CAB、SAB 和 MSCB 三个子模块协同工作。CAB 利用自适应池化和卷积操作生成通道注意力权重，强调重要通道特征；SAB 借助池化和大核卷积获取空间注意力权重，明确特征图中的关键区域；MSCB 基于倒置残差块设计，进行多尺度深度卷积和通道混洗操作，有效增强特征并捕获多尺度上下文信息。这些方法的综合运用使得 MSCAM 在提升特征表示能力的同时，显著降低了计算成本，从而提升了模型整体性能。在y