前言：Hello大家好，我是小哥谈。多尺度全局注意力机制DilateFormer是一种用图像识别任务的深度学习模型。它是在Transformer模型的基础上进行改进的，旨在提高模型对图像中不同尺度信息的感知能力。DilateFormer引入了多尺度卷积和全局注意力机制来实现多尺度感知。具体来说，它使用了一系列不同尺度的卷积核对输入图像进行卷积操作，从而捕捉到不同尺度下的特征信息。这样可以使得

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中

🚀🚀🚀本文改进： 新的注意力机制——多尺度空洞注意力（MSDA）。MSDA 能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互； 如何在OLOv8-seg下使用：1）作为注意力机制放在各个网络位置；2）与C2f结合替代原始的C2f 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教

💡💡💡本文全网首发独家改进：多尺度空洞注意力（MSDA）采用多头的设计，在不同的头部使用不同的空洞率执行滑动窗口膨胀注意力（SWDA），全网独家首发，创新力度十足，适合科研  1）作为注意力MSDA使用； 推荐指数：五星 多尺度空洞注意力（MSDA）  |   亲测在多个数据集能够实现涨点，这样可以在被关注的感受野内的各个尺度上聚合语义信息，并有效地减少自注意力机制的冗余 收录

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