高频多光谱注意力模块

轻量级域不变特征

该模块通过聚焦高频分量，使轻量级MLP网络能够学习全局域不变特征。

Ying, Surong · Song, Xinghao · 王鸿鹏

Artificial Intelligence Review 2025

技术优势

计算更轻

采用MLP类模型并利用傅里叶变换技术减少网络参数。

专注高频

提出的高频多光谱注意力使模型充分关注高频分量。

泛化更强

在基准数据集上的广泛实验表明优于现有方法。

应用场景

• 视觉域泛化：提升模型在未知目标域上的泛化能力，减少对目标域数据的依赖。
• 轻量级视觉模型：以MLP骨干网络和傅里叶技术降低计算成本，适合资源受限场景部署。
• 跨域图像识别：增强跨域图像识别的鲁棒性，应对域偏移问题。