【yolo26改进】MODA 2025 OSSDet:CAFR 跨光谱注意力特征精修,即插即用 一、为什么需要 CAFR?承接上文 SACF 模块,OSSDet 的完整架构中还有一个收尾精修模块——CAFR。在多光谱航拍检测中,高层特征(低分辨率、强语义)与低层特征(高分辨率、细纹理)融合后,仍存在两个问题:跨层特征响应不平衡:高层特征经过上采样后数值分布与低层特征不一致,直接相加会导致某一层主导,削弱另一层的贡献。光谱-空间信息未充分交互:SACF 解决了"如何聚合光谱相似特征",但融合后的特征仍需跨光谱通道注意力来进一步抑制背景、突出目标相关响应。CAFR 的核心思想是:将高低层特征的全局描述符做点积注意力,生成互补的调制权重,对两组特征进行自适应加权后再求和。它借鉴了通道注意力的思想,但专门为跨层双输入设计,且通过1+attn和1+(1-attn)的构造保证训练初期的稳定性。二、CAFR 做了什么?1️⃣ 核心思想CAFR 是一个双输入特征精修模块,接收:F_l:高层语义特征(尺寸较小,如 16×16)F_l_minus_1:低层空间特征(尺寸较大,如 32×32,是高层的两倍)通过以下步骤输出与低层同尺寸的精修特征:

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