文章目录模块出处模块介绍模块提出的动机（Motivation）适用范围与模块效果模块代码及使用方式模块出处Paper：Modeling Spectral-Spatial Attributes forHyperspectral Anomaly DetectionCode：https://github.com/PuhongDuan/MS2A模块介绍模型整体架构以及本文模块global spectral attention module (GSAM)：核心创新点：局部多尺度卷积 + 全局光谱注意力残差耦合：采用三路不同核（3/5/7）并行卷积提取多尺度局部空谱特征，经过 1×1 卷积融合；再送入 GSAttention 多头全 
长河君 · 2026/10/29 1:55:35 · 阅读 1.2k TPAMI 2026 即插即用 | Transformer篇 | GSAM：局部‑全局不再割裂！多尺度卷积 + 光谱注意力，联合建模空谱特征
文章目录模块出处模块介绍模块提出的动机（Motivation）适用范围与模块效果模块代码及使用方式模块出处Paper：Modeling Spectral-Spatial Attributes forHyperspectral Anomaly DetectionCode：https://github.com/PuhongDuan/MS2A模块介绍模型整体架构以及本文模块global spectral attention module (GSAM)：核心创新点：局部多尺度卷积 + 全局光谱注意力残差耦合：采用三路不同核（3/5/7）并行卷积提取多尺度局部空谱特征，经过 1×1 卷积融合；再送入 GSAttention 多头全