YOLO26改进96：全网首发--c3k2模块添加ConvAttn模块
news2026/3/15 11:34:16
论文介绍论文核心内容翻译本文致力于解决轻量级图像超分辨率（SR）任务中Transformer模型的高计算开销问题。基于对自注意力机制层间重复性的观察，提出了一种卷积化自注意力模块——卷积注意力（ConvAttn），该模块通过单个共享大核和动态卷积核，模拟自注意力机制的远程建模能力和实例依赖权重分配特性。采用ConvAttn模块后，在保持Transformer表征能力的同时，显著降低了对自注意力机制及其内存受限操作的依赖。进一步解决了将闪存注意力（flash attention）整合到轻量级SR框架中的挑战，有效缓解了自注意力固有的内存瓶颈问题。通过将窗口尺寸扩展至32×32并应用闪存注意力（而非设计复杂自注意力模块），在Urban100×2数据集上PSNR提升0.31dB的同时，延迟和内存占用分别降低16倍和12.2倍。基于这些方法构建的网络——卷积模拟自注意力网络（ESC），在Urban100×4数据集上较HiT-SRF模型PSNR提升0.27dB，延迟和内存占用分别减少3.7倍和6.2倍。大量实验表明，尽管大部分自注意力被ConvAttn模块替代，ESC网络仍保持远程建模能力、数据可扩展性以及Transformer的表征优势。关键技术亮点卷积注意力创新：用共享大核+动态核实现自注意力
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