计算机视觉中的注意力机制综述与实现

注意力机制是机器学习和计算机视觉领域中一个重要的概念，它模拟了人类大脑在处理信息时的注意过程。本文将综述计算机视觉中的注意力机制，并提供相应的源代码实现。

1. 简介
   计算机视觉是指让计算机通过图像或视频数据来理解和解释视觉信息的过程。注意力机制在计算机视觉中的应用旨在提高模型对感兴趣区域的关注程度，从而改善任务的准确性和效率。下面将介绍几种常见的注意力机制及其实现方法。

2. 空间注意力机制
   空间注意力机制通过在图像的不同位置上应用不同的权重来实现对感兴趣区域的关注。其中一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）结合注意力机制来实现图像的空间注意力。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SpatialAttention(nn.Module