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注意力机制，尤其是通道注意力，在计算机视觉领域取得了巨大成功。许多工作聚焦于如何设计高效的通道注意力机制，同时忽略了一个基本问题，即通道注意力机制使用标量来表示通道，这很困难，因为会造成大量信息的丢失。在这项工作中，我们从不同的视角出发，将通道表示问题视为使用频率分析的压缩过程。基于频率分析，我们数学证明了常规的全局平均池化是频域中特征分解的一个特例。有了这个证明，我们自然地将通道注意力机制的压缩推广到频域，并提出了我们的方法，称为FcaNet。FcaNet简单但有效。我们可以在现有通道注意力方法中修改几行代码来实现我们的方法。此外，与其他通道注意力方法相比，所提出的方法在图像分类、对象检测和实例分割任务上达到了最先进的结果。我们的方法能够持续超越基线SENet，在参数数量和计算成本相同的情况下。

1 论文简介

深度学习在图像识别、对象检测以及实例分割等计算机视觉任务中的广泛应用，促使研究者不断探索更加高效的模型架构。FcaNet（频率通道注意力网络）通过在频率领域优化通道注意力机制，提出了一种创新的视角来处理这些复