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paper：LSKNet: A Foundation Lightweight Backbone for Remote Sensing
Code：https://github.com/zcablii/LSKNet

1. 大型选择性内核块 (LSK Block)

   功能

   通过动态调整感受野，自适应提取遥感图像中目标的上下文信息，增强目标与环境关联的建模能力，适用于外观相似但环境差异显著的场景。

   实现流程

   1. 大型内核卷积分解

      ：对输入 ( $X$ ) 应用深度可分离卷积，生成多尺度特征图序列 ( $U$ )。

   2. 通道混合

      ：将 ( $U$ ) 拼接，通过 1x1 卷积生成特征图 ( $e$ )。

   3. 空间内核选择

      ：对 ( e ) 进行平均池化和最大池化，生成描述符 ( A_{avg} ) 和 ( A_{max} )。

      拼接后通过卷积生成空间注意力图 ( SA )。

      应用 sigmoid 生成选择掩码 ( $S{A}_i$ )，加权融合生成注意力特征 ( S )。

   4. 元素级乘法

      ：将 ( X ) 与 ( S ) 相乘，生成输出 ( Y )。

   优势

   • 动态调整感受野，适应不同目标的上下文需求。
   • 深度可分离卷积降低计算复杂度。
   • 增强目标与环境的特征关联，提升识别精度。

Large Selective Kernel Block结构图：

2、代码实现

import torch
import torch.nn as nnclass LSKblock(nn.Module):def __init__(self, dim):super().__init__()self.conv0 = nn.Conv2d(dim, dim, 5, padding=2, groups=dim)self.conv_spatial = nn.Conv2d(dim, dim, 7, stride=1, padding=9, groups=dim, dilation=3)self.conv1 = nn.Conv2d(dim, dim // 2, 1)self.conv2 = nn.Conv2d(dim, dim // 2, 1)self.conv_squeeze = nn.Conv2d(2, 2, 7, padding=3)self.conv = nn.Conv2d(dim // 2, dim, 1)def forward(self, x):attn1 = self.conv0(x)attn2 = self.conv_spatial(attn1)attn1 = self.conv1(attn1)attn2 = self.conv2(attn2)attn = torch.cat([attn1, attn2], dim=1)avg_attn = torch.mean(attn, dim=1, keepdim=True)max_attn, _ = torch.max(attn, dim=1, keepdim=True)agg = torch.cat([avg_attn, max_attn], dim=1)sig = self.conv_squeeze(agg).sigmoid()attn = attn1 * sig[:, 0, :, :].unsqueeze(1) + attn2 * sig[:, 1, :, :].unsqueeze(1)attn = self.conv(attn)return x * attnif __name__ == '__main__':x = torch.randn(4, 64, 128, 128).cuda()model = LSKblock(64).cuda()out = model(x)print(out.shape)
).cuda()model = LSKblock(64).cuda()out = model(x)print(out.shape)