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卷王必备！一区 TOP论文，信息整合注意力让边缘细节“钉”在特征图上！| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解169】

信息整合注意力（Information Integration Attention，IIA）： 实际意义：①空间位置信息丢失：图像经过编码器下采样后，特征图的空间分辨率降低，细节信息（如物体边缘、小目标位置）容易丢失。 ②噪声干扰与类别混淆：遥感图像中存在复杂场景（如阴影、相似纹理的物体），编码器与解码器的特征融合过程中容易引入噪声，导致相似类别被误判。 实现方式：①特征拼接：融合编码器局部细节与解码器语义特征，形成基础特征矩阵。 ②位置提取：沿高度、宽度方向池化压缩特征，用 1D 卷积生成位置注意力权重。 ③特征加权、残差融合：通过Sigmoid激活函数调整权重，突出关键区域（如目标边缘），然后与原始特征残差连接，提升分割精准度。

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