[即插即用]特征融合pag 计算机视觉即插即用模块，_特征融合模块pag

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在实时语义分割中，现有的双分支网络结构虽然高效，但在融合高分辨率细节信息和低频上下文信息时存在局限性，即细节特征容易被周围环境信息淹没，导致过拟合现象，从而限制了现有模型分割精度的提升。作者将卷积神经网络（CNN）与比例积分微分（PID）控制器相联系，并揭示了双分支网络本质上相当于一个比例积分（PI）控制器，同样存在类似的过拟合问题。

在PIDNet这个实时语义分割网络中，Pag代表的是“Pixel-attention-guided fusion module”，中文可以译作“像素注意力导向融合模块”。该模块用于在细节分支（P branch）从包含丰富准确语义信息的I分支学习有用特征时，防止细节分支受到过多背景或全局上下文信息的压制，实现选择性地学习高层语义信息。具体来说，Pag模块通过计算P分支和I分支对应像素特征向量的点积并经过Sigmoid函数得到一个可能性值σ，表示这两个像素可能属于同一对象的程度。如果σ较高，则认为I分支提供的特征更具参考价值，反之亦然。最终输出的Pag融合结果是根据σ权重系数动态融合I分支和P分支的像素特征。这一机制借鉴了注意力机制的思想，确保在融合过程中能够更侧重于保留和利用关键的语义信息。