去年12月底，来自浙江大学李玺老师组的一篇文章，从频域思考注意力机制，提出了频域注意力方法FcaNet。
该方法简单有效，在现有通道注意力机制中，只需改变计算中的一行代码即可实现。
所提出的方法在图像分类、目标检测和实例分割任务上与其他通道注意力方法相比取得了最先进的结果。FcaNet与基线 SENet-50 相比，在参数数量和计算成本相同的情况下，在ImageNet 上的 Top-1 精度可以提高 1.8%。
更多详细介绍，强烈推荐大家看一下这篇文章解读：
官方开源地址：
https://github.com/dcdcvgroup/FcaNet
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