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4-模型改进/4.3-特征增强（下）/readme.md

+# 特征增强（下）代码及相关介绍
+# 特征增强（下）代码及相关介绍
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+本项目分享的是\*\*特征增强（下）\*\*部分的代码与资料，聚焦于注意力机制的扩展创新形式，包括多尺度建模、空间动态感知、频域特征融合等结构。适用于在中间特征阶段进一步提升模型表达能力。
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+## 文件获取
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+**文件见Conv文件夹**
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+## 内容简介
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+本部分内容主要围绕\*\*“注意力机制的扩展创新”\*\*展开，融合多尺度、位置可变性、频域分析等思路，拓展传统注意力模块的表达范围。适用于多种视觉任务（分类、检测、分割等）。
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+分享模块包括：
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+###  1. 多尺度上下文融合模块
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+* **ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）**
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+  * 并行空洞卷积提取多尺度上下文信息；
+  * 保持分辨率的同时扩大感受野
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+###  2. 空间感知增强模块
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+* **可变形卷积（Deformable Conv）**
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+  * 引入可学习的偏移，赋予卷积核空间动态感知能力
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+###  3. 轻量化特征增强模块
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+* **深度可分离卷积（Depthwise Separable Conv）**
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+  * 分离通道与空间卷积，降低计算量；
+  * 可与注意力机制结合使用，提升效率与表现。
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+### 4. 频域增强模块
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+* **小波变换卷积（Wavelet Conv）**
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+  * 利用小波分解提取不同频率信息；
+  * 引导模型关注细粒度边缘、纹理等高频特征。
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+## 💡 应用建议
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+本资料适合以下场景使用：
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+* 在主干网络中插入增强模块，提升中间特征表达能力；
+* 对比注意力机制不同扩展方式的效果；
+* 实验多尺度 / 频域 / 动态位置等思路下的增强方法；
+* 探索轻量化与性能提升之间的平衡。
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