（NN2025）频率条带注意力模块FSA，即插即用，涨点起飞

主要观点总结

该论文介绍了一种用于图像恢复的Dual-domain Strip Attention方法，包括空间条带注意力单元（SSA）、频域条带注意力单元（FSA）以及双域融合机制（DSAM）。论文提出了DSANet模型，采用编码器-解码器架构，并自设计了双域条带注意力模块（DSAM）。DSANet支持多种图像恢复任务，并在多个数据集上实现SOTA性能。论文还提供了详细的实验结果和可视化结果，证明了所提方法的有效性。

关键观点总结

关键观点1: 提出空间条带注意力单元（SSA）和频域条带注意力单元（FSA）

SSA通过轻量化的卷积分支生成注意力权重，聚合图像中相邻像素信息，降低计算复杂度。FSA首次引入频域条带注意力机制，通过平均池化或残差获取高频成分，实现频域调制。

关键观点2: 构建双域融合机制DSAM

DSAM将SSA和FSA结合，通过多尺度建模，在空间和频率两个维度上联合建模上下文信息，支持多尺度退化图像的修复，并保留更丰富的结构细节与纹理。

关键观点3: 实现跨任务、跨数据集的SOTA性能

DSANet模型支持去雾、去雪、去噪、虚焦去模糊等四大图像恢复任务，并在多个数据集上实现SOTA性能。相比其他Transformer方法，参数量更小、计算量更低，但性能更强。

关键观点4: 详细的整体架构和实验结果

论文描述了DSANet模型的整体架构，包括输入层、编码器、解码器和输出层。同时，论文还提供了详细的消融实验结果和可视化结果，验证了所提方法的有效性。

免责声明