卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉领域的许多任务和应用中得到了广泛的应用。研究人员发现，CNN在提取深层视觉表征方面表现良好。随着CNNs相关技术的改进，ImageNet数据集上的图像分类，在过去九年中，准确率从63%提高到90%。这一成就还归功于ImageNet数据集的复杂性，这为相关研究提供了难得的机会。鉴于其涵盖的真实场景的多样性和广泛性，它给传统的表象分类基准、表征学习、迁移学习等研究带来了很大的益处，特别是对注意机制的研究也带来了挑战。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-496977.html
近年来，注意机制在多种应用中的性能不断提高，并引起了人们的研究兴趣。Wang et al.使用编解码器残差注意模块对特征映射进行细化，以获得更好的性能。Hu et al.，Woo et al.、Park et al.分别使用空间注意机制和通道注意机制，获得了较高的准确率。然而，由于信息减少和维度分离，这些文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-496977.html
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