多尺度注意力聚合模块(Multi-Scale Attention Aggregation,MSAA): 实际意义:①多尺度特征融合不足:不同尺度的目标(如建筑、道路、植被等),传统Unet的跳跃连接仅简单拼接特征,未充分挖掘多尺度上下文信息。 ②空间与通道维度的特征表示:传统网络难以同时兼顾空间位置精度和通道语义重要性,导致分割边缘模糊。 实现方式:①特征拼接:合并相邻层特征,形成多尺度特征。 ②空间路径:1×1卷积降维;3/5/7卷积捕获不同大小目标;池化+7×7卷积强化空间定位。 ③通道路径:全局平均池化压缩特征;1×1卷积生成通道注意力图。
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