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💡💡💡问题点:基�CNN的方法由��积�作的固有局�性,难以有效��全局上下文信�;而基�Transformer的方法则存在局部特�建模�足的问题,�时�临自注�力机制带�的高计算��度挑战。💡💡💡引入多尺度线性注�力机制,旨在以�计算��度高效��图�中的多尺度特�,�时建模长程�赖关系;多尺度线性注�力机制(MSLA)包�两个主��作�程:多尺度特���和线性注�力计算。�者通过��多尺度局部结�细节���分割性能,�者利用具有近似全局感��的线性注�力机制(其感���Softmax注�力机制相近)�建模长程�赖关系,�时显著��计算效�💡💡

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