摘要：
**HCANet: 高光谱图像去噪新方法**
HCANet是一种结合CNN与Transformer的深度学习模型，专为高光谱图像设计。它使用卷积注意力融合模块（CAFM）捕捉局部和全局特征，并通过多尺度前馈网络（MSFN）增强多尺度信息聚合，提升去噪效果。CAFM包含卷积和注意力分支，整合局部细节与长距离依赖。代码已开源：[GitHub](https://github.com/summitgao/HCANet)。 阅读全文
摘要：
**摘要：**
本文提出轻量级MLCA模块，结合通道、空间、局部及全局信息，提升网络表达效率。在MobileNet-Attention-YOLO(MAY)中应用MLCA，于PASCAL VOC和SMID数据集上对比SE和CA，mAP提升1.0%和1.5%。论文及代码链接提供。MLCA通过局部池化和反池化处理，增强通道交互和空间信息，实现更精确的目标检测。详情见YOLO改进与实战专栏。 阅读全文
摘要：
摘要 视觉Transformer在许多视觉任务上展示了卓越的性能。然而，它在浅层捕获局部特征时可能会面临高度冗余的问题。因此，使用了局部自注意力或早期阶段的卷积来减少这种冗余，但这牺牲了捕获长距离依赖的能力。一个挑战随之而来：在神经网络的早期阶段，我们是否能高效且有效地进行全局上下文建模？为解决这一 阅读全文