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文档简介
以进一步增强特征表达能力,有效抑制噪声产背景时有效避免边缘的部分细节丢失、线条粗24)利用通道注意力机制,对每个通道软加权后的特征图进-w-MS(v("))"终经过SwinTransformer输出的基本特征,SW_MSA表示基于可移动窗口的多头自注意力机side3计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1_5任一项所述的一种基于Transfomer的边45F'fuse表示融合特征经过通道注意力机制6储计算机程序;所述处理器,用于当执行所述计算机程序时,实现所述的一种基于7终经过SwinTransformer输出的基本特征,SW_MSA表示基于可移动窗口的多头自注意力机[0062]上述公式为输出的4个阶段的特征图进行尺度增强的计算公式,其中Fside表示基本特征经过尺度增强后的特征向量,因为对四个阶段输出的特征分别进行了两次尺度增[0066]上述公式分别为每个阶段下注意力权重的计算公式以及加权后其中Ws表示四个阶段通过空间注意力计算得到的权重,Fside表示每个阶段侧边输出的特征输入token序列。这个序列被输入到Transformer中进行特征提取。同时,在Swin[0075]2、利用SwinTransfomer提取到基础特征后,需要对4个阶段的输出特征进行增8[0079]在光照和噪声方面,本发明提供的方法采用了空间注意力机制和通道注意力机
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