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(即插即用模块-特征处理部分) 四十四、(2024 TGRS) FEM 特征增强模块

news 来源：原创 2025/5/19 12:23:25

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文章目录

1、Feature Enhancement Module
2、代码实现

paper：FFCA-YOLO for Small Object Detection in Remote Sensing Images

Code：https://github.com/yemu1138178251/FFCA-YOLO

1、Feature Enhancement Module

遥感图像中，小目标的特征通常很微弱，且容易受到背景干扰。这篇论文提出一种 特征增强模块（Feature Enhancement Module），FFCA-YOLO 的特征增强模块 (FEM) 旨在通过以下两种方式增强小目标的特征表示：增加特征丰富度：利用多分支结构提取更多具有判别性的语义信息；扩大感受野：应用扩张卷积获取更丰富的局部上下文信息，从而更好地理解小目标的周围环境。

实现过程：

输入特征图经过 1x1 卷积调整通道数。
第一分支进行残差连接，保留关键特征信息。
第二分支和第三分支进行级联的标准卷积操作，并通过扩张卷积层提取更多上下文信息。
将三个分支的输出特征图进行拼接，并与原始输入特征图进行元素级加法，得到 FEM 的输出特征图。

Feature Enhancement Module 结构图：
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2、代码实现

import torch
import torch.nn as nn""" 官方github里没找到代码，但结构不复杂，复现了一下 """
class FEM(nn.Module):def __init__(self, in_channels):super(FEM, self).__init__()# 1x1卷积，用于初步调整通道数self.conv1x1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)# 第一个分支：3x3标准卷积self.branch1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)# 第二个分支：包含空洞卷积的一系列卷积self.branch2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=(1,3), stride=1, padding=(0,1)),nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=(3,1), stride=1, padding=(1,0)),nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=5, dilation=5),)# 第三个分支：与第二个分支结构类似，但卷积核顺序不同self.branch3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=(3,1), stride=1, padding=(1,0)),nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=(1,3), stride=1, padding=(0,1)),nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=5, dilation=5),)self.cat = nn.Conv2d(in_channels * 3, in_channels, kernel_size=1, stride=1)def forward(self, x):# 1x1卷积调整通道数x_1x1 = self.conv1x1(x)# 各分支进行卷积操作branch1_out = self.branch1(x_1x1)branch2_out = self.branch2(x_1x1)branch3_out = self.branch3(x_1x1)# 特征图拼接cat_out = torch.cat([branch1_out, branch2_out, branch3_out], dim=1)# 与原始输入的1x1卷积结果相加out = self.cat(cat_out) + x_1x1return outif __name__ == '__main__':x = torch.randn(4, 64, 128, 128).cuda()model = FEM(64).cuda()out = model(x)print(out.shape)

(即插即用模块-特征处理部分) 四十四、(2024 TGRS) FEM 特征增强模块

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