网络模型中的注意力机制有哪些？像SENet,SKNet 总感觉效果提升 …
注意力机制最初用于NLP任务中，之后引入CV领域，有很多种变体。 注意力机制可分为硬注意力(hard attention)和软注意力(soft attention)。硬注意力机制是从当前储存的信息中只选择一个，例如在卷积神经网络中，只选择N个特征图(通道)中的其中1个(通道注意力)，或者 ...
通道注意力机制能不能应用到单通道图像数据上？ - 知乎
针对通道注意力机制存在的上述问题，我们提出了一种用于移动网络的新颖注意力机制：它将位置信息嵌入到通道注意力中，我们将其称之为Coordinate Attention。不同于通道注意力将特征张量通过GAP转换为特征向量，坐标注意力将通道注意力拆分为两个1D特征编码 ...
请问CV中注意力机制和自注意力机制在概念和用处上有何异同？
2.cv中的注意力机制 在cv领域，有各式各样的注意力机制，通过赋予空间中的不同通道或者区域以不同的权重，确定关注的权重，而不像之前如池化操作时，将局部空间中某块位置视为相同的权重，本文就去年注意力机制的一篇综述[1]，介绍cv中常见的带有注意力机制的网络。
SENet 与self attention的attention机制的区别是什么? - 知乎
这个是神经网络中常见的一种激励机制。这里是通过参数 w 来为每个特征通道生成权重，其中参数 w 被学习用来显式地建模特征通道间的相关性。即择优的问题。 这里的self attention 称之为自注意力，即通道本身形成的权重来代表。而不是人为的分配。
如何理解，通道注意力机制的作用是分配每个通道不同的权重，让 …
注意力机制 如何理解，通道注意力机制的作用是分配每个通道不同的权重，让网络关注重要的特征，抑制不重要的特征? 对于图像任务来说如何定义重要的特征和不重要的特征？
如何在目标检测中应用注意力机制? - 知乎
深度学习， 目标检测. sknet结构. 上图中U~和U^分别是经过不同大小卷积核卷积后得到的feature maps，直接按元素相加得到U，随后进行global average pooling和fc（还是SENet的味道），再投入softmax得到注意力得分a、b分别和U~，U^对应通道相乘，选出在对应尺寸卷积核下最重要的通道，最后将上述结果进行按元素 ...
【注意力机制】通道上的注意力：SENet论文笔记 - 知乎
Oct 28, 2021 · 注意力机制. 对注意力机制的设置大概可以理解为：使用一些网络去计算一个权重，把这个权重与feature map进行运算，对这个feature map进行改变，得到加强注意力后的feature map。 Abstract. 卷积操作可以融合空间和通道的特征，大多数的研究主要针对对空间特征的提取。
Attention Unet注意力机制是空间注意力机制还是通道注意力机 …
SA 注意力机制传承了 SGE 注意力机制的设计理念，引入了通道随机混合操作（Channel Shuffle），分块并行使用空间和通道两类注意力机制，使两类注意力机制高效结合。具体步骤如下： ①将输入特征图分组，作为 SA 单元；
神经网络的通道注意力的实质是什么？ - 知乎
Sep 8, 2023 · 通道注意力通常是通过权重来实现的，这些权重指定了每个通道的重要性。 通道的重要性通常是根据输入数据中的信息来学习的，而不仅仅是均值。 这意味着模型可以自适应地为每个通道分配权重，以便更好地捕捉输入数据的相关特征。
为什么有的神经网络加入注意力机制后效果反而变差了？ - 知乎
那么网络靠后的层呢？为什么也不添加注意力？ 将通道和空间反过来原因其实跟上面是一样的，太靠后的层，通道数过多，容易引起过拟合；特征图太小，使用卷积，操作不当反而会引入大比例非像素信息，特别地，如果特征图小到1*1，那注意力就变成了一层奇怪的全连接层。