摘要
在CAFM模型的基础上进行二次创新，我成功地开发了一个性能显著提升的改进版模型。这一创新不仅优化了特征提取和融合的方式，还极大地提高了模型的泛化能力和准确性。为了验证其有效性，我们将这一改进应用于流行的目标检测算法YoloV9的Neck层，并取得了显著的精度提升。这一改进具有即插即用的特性，易于理解和实现，为相关领域的研究人员提供了新的思路和方法。
CAFM结构图如下：
修改后的结构图：
对CAFM模块做了适当的修改，加入了DropPath和激活函数，又加入了残差链接，方便其集成到YoloV9中。
用在自己的论文中，该如何描述
原论文中的描述
A. 卷积和注意力融合模块
卷积运算受其局部性质和受限感觉场的限制, 不足以模拟全局特征。相比之下, 由注意力机制启用的 Transformer 在提取全局特征和捕获长距离依赖关系方面表现出色。卷积和注意力是相辅相成的, 可以对全局和局部特征进行建模。受此启发, 我们设计了一个卷积和注意力融合模块 (CAFM) , 如图所示。?? . 我们在全局分支中采用自注意力机制来捕获更广泛的高光谱数据信息, 而局部分支则专注于提取局部特征以进行全面的去噪。
拟议的 CAFM 由本地和全局分支机构组成。在本地分支, 为了增强跨渠道互动, 促进信息整合, 我们首先使用 1 \times
