ConvNeXt 改进 | 融合篇：引入SCSA空间和通道协同注意力模块（SCI 期刊 2024），SCSA注意机制 + LWGA_Block，实现涨点，二次创新CNBlock结构，独家首发

本文教的是方法，也给出几种改进方法，二次创新结构，百变不离其宗，一文带你改进自己模型，科研路上少走弯路。⚡⚡改进1（引入 SCSA 注意力机制）SCSA通过结合空间注意力（SMSA）和通道注意力（PCSA）来提升模型在多语义特征学习中的表现。其核心目标是减小多语义特征之间的差异，增强特征之间的相关性，从而提高视觉任务（如图像分类、目标检测等）的性能。理论介绍：空间注意力（SMSA）模块：目标： 提取每个特征的多语义空间信息，生成空间先验。空间注意力主要集中在不同特征图的空间维度（即图像的高度和宽度），通过对特征进行分解，提取在空间维度上不同语义信息的关注区域。通道注意力（PCSA）模块：建立通道之间的相互依赖关系，通过通道级别的自注意力机制来学习特征通道间的相关性。下图摘自论文：理论详解可以参考链接：论文地址代码可在这个链接找到：代码地址⚡⚡改进2（引入 LWGA_Block）LWGANet 引入了两个核心创新：一个 Top-K 全局特征交互（TGFI）模块，通过关注显著区域减轻空间冗余；一个轻量级分组注意力（LWGA）模块，通过将通道划分为专门的、尺度特定的路径，解决通道冗余。通过协同解决这些核心低效问题，LWGANet在特征表达质量与计算成本之间实现了更优的权衡。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.10040代码地址：https://github.com/AeroVILab-AHU/LWGANet本文在 ConvNeXt 主干改进，融合网络之LWGA_Block+SCSA注意机制，助力涨点（你可以更换其他注意机制），下文都是手把手教程，跟着操作即可添加成功训练代码参考和下载：手把手教你使用ConvNeXt训练自己数据集和推理，ConvNeXt模型训练（CVPR 2022），一个能挑战 Vision Transformer 的卷积神经网络，含完整代码和数据集文章目录⚡⚡改进1（引入 SCSA 注意力机制）⚡⚡改进2（引入 LWGA_Block）🐴一、实战细节⚡⚡实验结果画图⚡⚡改进模块代码⚡⚡使用教程☑️步骤1☑️步骤2☑️步骤3☑️步骤4🐴二、模型结构分析⚡⚡ 注意机制结构分析⚡⚡ConvNeXt 结构分析⚡⚡二次创新实战☑️第一种改进手法☑️第二种改进手法☑️第三种改进手法☑️第四种改进手法🐴三、论文常用的评估指标☑️准确率 (Accuracy, ACC)☑️精确率 (Precision)☑️召回率 (Recall)☑️F1分数 (F1 Score)总结🐴一、实战细节⚡⚡实验结果画图画图效果如下，代码可一键运行画图代码：# -*- coding: utf-8 -*-""" @Auth ：落花不写码 @File ：画图.py @IDE ：PyCharm @Motto :学习新思想，争做新青年 """importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd