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1.模块介绍
接受域注意卷积（RFAConv）：更聪明地感知空间特征
在传统卷积神经网络中，卷积核参数的共享机制虽有效提升了模型的泛化能力与计算效率，但却忽略了不同空间位置特征在感知范围（即接受域）内的重要性差异。为此，我们提出了一种更具感知能力的模块 —— 接受域注意卷积（Receptive Field Attention Convolution，RFAConv），以此引入更加细致的空间注意机制，提升模型对关键区域的感知能力。
🔍 背景动机
在标准卷积操作中，一个卷积核滑动地感知图像中的局部区域。每个位置的输出，实际上是接受域内所有像素与卷积权重的线性组合。然而，这种处理方式存在两个关键问题：
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所有像素被等价对待，即便某些像素包含更丰富的语义信息；
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卷积核参数在空间上完全共享，无法针对不同区域进行自适应调整。
这些问题限制了卷积在复杂场景中的表现，尤其是在需要高阶语义理解的任务中（如图像恢复、语义分割等）。