VGG 改进：添加RFAConv模块优化特征冗余

最新推荐文章于 2025-04-03 20:03:59 发布
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分类专栏： AI 改进系列 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉
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1. RFAConv模块

2. VGG+RFAConv模块

3. 完整代码

Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可

1. RFAConv模块

RFAConv（Receptive Field Attention Convolution） 是一种结合多尺度卷积与双注意力机制（通道+空间）的动态特征增强模块，旨在解决传统卷积层中特征冗余问题，提升模型的特征表示能力。其核心设计思想是通过多分支感受野提取不同尺度的上下文信息，并通过注意力机制动态校准特征重要性，最终实现高效的特征融合。以下从模块结构、关键组件及作用原理进行详细解析。

RFAConv的整体结构分为四个核心部分（结构示意图如下）：

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