基于自监督学习的通道注意MLP-Mixer网络模型装置是一种创新的深度学习架构，它结合了自监督学习、通道注意力机制和MLP-Mixer结构。该模型通过自监督学习方式从无标注数据中自动提取有效特征，显著减少了对大量标注数据的依赖。通道注意力机制的引入使模型能够自适应地关注不同特征通道的重要性，提升了特征表达的判别能力。MLP-Mixer结构采用多层感知机进行跨通道和跨空间的信息混合，在保持较高计算效率的同时实现了出色的特征交互。该装置可广泛应用于计算机视觉、医学图像分析、遥感影像处理等领域，特别适合数据标注成本高或标注样本稀缺的场景。相比传统卷积神经网络和Transformer架构，该模型在计算资源消耗和特征提取效率方面展现出明显优势，为图像识别、目标检测等任务提供了新的解决方案。