1. LCAttention介绍

          LCAttention（线性协调注意力）机制与CoordAtt（坐标注意力）机制在结构和功能上的关键区别，使得LCAttention在某些方面比CoordAtt更加优异。下面是详细描述：

          (1). 注意力机制的引入

          CoordAtt
          CoordAtt主要通过坐标注意力机制来增强特征表达能力。具体而言，它通过水平方向和垂直方向的全局信息聚合来捕获空间信息。然后，使用卷积层对这些聚合的特征进行变换，再通过逐元素相乘来实现注意力机制。

          横向和纵向池化：首先分别对输入特征图进行水平和垂直方向的池化操作，得到两个一维特征图。
          特征融合和卷积变换：将两个特征图连接起来，通过卷积层和批归一化层进行变换。
          注意力计算：对变换后的特征进行sigmoid操作，生成两个方向的注意力权重，并通过逐元素相乘进行特征增强。

          LCAttention
          LCAttention在CoordAtt的基础上引入了线性注意力机制。在线性注意力机制中，注意力得分通过查询（query）、键（key）和值（value）之间的矩阵乘法计算得出，并通过softmax归一化后，用于加权求和。

          横向和纵向池化：与CoordAtt相同，首先分别对输入特征图进行水平和垂直方向的池化操作，得到两个一维特征图。
          特征融合和卷积变换：将两个特征图连接起来，通过卷积层和批归一化层进行变换。