发现：通过HAT，在图像超分辨率任务中，能够激活更多像素进行重建，在图中几乎可以映射整个图像，并且能够恢复正确和清晰的纹理。这对我们们在处理小目标任务时，有所启发，相比于大目标检测，小目标之所以难以检测或者有较好的检测效果是因为，其输入特征少，有效利用到的输入像素不够。该方法将通道注意力和基于窗口的自注意力机制相结合，充分利用它们在利用全局统计信息和强大的局部拟合能力方面的互补优势。此外，作者还引

在做学术汇报或者面试过程中，自己实现了一个好的算法功能，然后希望能够进行展示，让人更贴切的了解你的算法功能与检测效果，从而获得一个好的报告效果或者工作机会。很显然，Web 应用是实现这个需求的一个很好的途径。但是想要实现一个低代码、美观程度尚可、拥有缓存机制的前端应用往往都需要不少的时间。如何在较短时间（一个小时内）快速实现一个满足上述要求的 Web 应用呢？Python 中的streamlit和