1. SKAM介绍
SKAM（SimAM and SKAttention Module）注意力机制结合了SimAM和SKAttention的优点，能够在图像特征提取中表现出更为优异的性能。
SimAM注意力机制
SimAM（Simplified Attention Module）是一种简单但有效的注意力机制，旨在增强重要特征，同时抑制不相关的特征。SimAM的主要优点包括：
(1). 计算简单：SimAM仅需计算均值和方差，并进行简单的归一化处理，计算成本低。
(2). 效果显著：通过对每个特征点进行归一化处理，SimAM可以有效地突出显著特征。
然而，SimAM的局限性在于它只考虑了特征图内部的像素关系，而未能充分利用不同尺度的特征信息。
SKAttention注意力机制
SKAttention（Selective Kernel Attention）是一种更复杂的注意力机制，它通过多尺度卷积核和通道注意力机制来捕捉不同尺度的特征。其主要优点包括：
(1). 多尺度特征提取：SKAttention通过使用不同大小的卷积核来提取多尺度特征，使其能够更好地适应不同大小的目标。
(2). 通道注意力：通过通道注意力机制，SKAttention能够自适应地调整不同通道的权重，从而更加有效地聚焦于重要特征。
SKAttention的局限性在于其计算复杂度较高，特别是当使用多个卷积核时，计算成本和内存占用都会增加。
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