特征对齐:通过3x3卷积层调整低层特征的通道数,并将其尺寸下采样至高层特征一致,确保空间维度匹配。
全局向量提取:对高层和对齐后的低层特征分别进行全局平均池化(GAP),得到通道级全局特征,再通过全连接层(fc)生成向量Vhigh(高层)和Vlow(低层)。
交叉光谱注意力计算:通过矩阵乘法计算Vhigh与Vlow的相关性矩阵,经Softmax归一化后得到注意力权重A,用于动态分配高低层特征的融合权重。
特征融合:基于注意力权重A,对高层特征和对齐后的低层特征进行加权求和,实现跨特征的精细化融合。
(#AI缝合术#CV#怪#布布尔多面具#大王#研究生救星魔鬼)