VGG改进（13）：基于FFT的Frequency Attention模块应用

一、为什么需要频域注意力？

1.1 空间域与频域的互补性

图像可以看作是一个二维信号，既可以在空间域中表示（即我们常见的像素矩阵），也可以在频域中表示（如通过傅里叶变换或离散余弦变换DCT得到的频谱图）。空间域关注的是局部细节和纹理，而频域则反映了图像的整体结构和频率成分。

高频成分通常对应边缘、噪声等细节，低频成分则对应平滑区域和整体轮廓。因此，在频域中引入注意力机制，可以帮助模型更好地理解图像的结构信息，与空间注意力形成互补。

1.2 频域注意力的优势

• 全局感知能力强：频域变换（如FFT、DCT）具有全局性，能捕捉长距离依赖。

• 抗干扰能力强：对噪声、亮度变化等具有一定鲁棒性。

• 计算高效：FFT等变换在GPU上可高效并行计算。

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二、频域注意力模块设计

我们设计了一个名为FrequencyAttention的模块，其结构如下：

class FrequencyAttention(nn.Module):def __init__(self, channels,