（arxiv2025）即插即用频域注意力机制，涨点起飞

主要观点总结

本文介绍了一篇关于FMNet网络的论文，该网络是一个用于伪装目标检测的高效深度学习模型。文章详细介绍了FMNet的创新点、整体架构以及实验结果。

关键观点总结

关键观点1: 结合频域与Mamba-Like线性注意力的全新架构设计

FMNet首次将频域特征建模能力与Mamba-Like线性注意力机制（MLLA）结合，在伪装目标检测任务中展现出优异性能。频域特征能更好地区分前景/背景模糊边界，而Mamba结构具有更高的计算效率。

关键观点2: 多尺度频域辅助Mamba注意力模块（MFM）

MFM模块融合了频域与空间域信息，通过多尺度通道卷积和Mamba-Like注意力路径设计，具有捕捉长距离依赖和复杂背景分离的优势，同时保持低复杂度。

关键观点3: 金字塔式频域注意力提取模块（PFAE）

PFAE模块用于增强高频语义信息提取，尤其在微小目标与模糊边界的情况下。它基于FFT实现查询-键值注意力机制，能够更好提取难以察觉的伪装目标。

关键观点4: 频域反向解码器（FRD）模块

FRD模块利用高层辅助特征反向监督低层特征，生成频域-空间混合反向注意力图，加强前景区域反应。这一模块在解码阶段有效提升预测图的边界感知能力与上下文一致性。

关键观点5: 出色的性能表现与高效计算开销

FMNet在三个主流伪装目标检测数据集上表现出优于其他方法的结果，性能指标全面领先。同时，其参数量与FLOPs显著更低，具有轻量级、高性能的特点。

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