精准提升，全局注意力与位置注意力，构建超高效深度学习模型

2024深度学习发论文&模型涨点之——全局注意力+位置注意力

全局注意力+位置注意力可以使得模型在处理特征时，既能够考虑到全局的信息，又能够关注到局部位置的重要性。这种结合可以提高模型对于特征的理解和表达能力，尤其是在复杂的视觉任务中，如目标检测和语义分割。例如，GAM（Global Attention Mechanism）就是一种结合了通道注意力和空间注意力的机制，它通过全局平均池化和最大池化来生成通道权重，并通过卷积操作生成空间注意力图。

总的来说，全局注意力和位置注意力各自有其优势和适用场景，而它们的结合则能够进一步提升模型的性能，使其在处理复杂的数据时更加有效。

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论文精选

论文1：

A MUTUAL INCLUSION MECHANISM FOR PRECISE BOUNDARY SEGMENTATION IN MEDICAL IMAGES

用于医学图像精确边界分割的相互包容机制

方法

• 相互包容的位置和通道注意力（MIPC）模块：引入MIPC模块以增强在提取位置特征时对通道信息的关注，反之亦然。

• GL-MIPC-Residue：</