注意力机制详解系列（三）：空间注意力机制

深度学习中的空间注意力机制详解
已于 2023-03-23 09:56:38 修改
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分类专栏： 计算机视觉CV 深入浅出AI 深入浅出OCR 文章标签： 人工智能 深度学习 计算机视觉 注意力机制 cnn
于 2023-02-28 09:06:26 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36816848/article/details/129207369
本文深入探讨了空间注意力机制，包括RAM、DRAW、STN-Net、Non-local Neural Networks等方法，阐述了它们在图像处理领域的应用，如图像分类、目标检测和语义分割。空间注意力机制通过选择性关注图像中的关键区域，提高了模型的性能和效率。文章还提供了相关论文和代码资源链接，便于读者深入学习和实践。

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注意力机制详解系列（四）：混合注意力机制
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03-01 1万+
混合注意力是机制基于通道注意力和空间注意力机制，将两者有效的结合在一起，让注意力能关注到两者，又称混合注意力机制，如CBAM,BAM,scSE等，同时基于混合注意力机制的一些关注点，如关注各种跨维度的相互作用；关注长距离的依赖；RGA关注关系感知注意力。
视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力
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本文介绍注意力机制的概念和基本原理，并站在计算机视觉CV角度，进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。
空间注意力机制
hong161688的博客
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空间注意力可以看作是一种自适应的空间区域选择机制。在处理图像或视频等视觉数据时，模型通常需要关注图像中的关键区域以提取有用的信息。空间注意力机制正是为了实现这一目标而设计的，它能够使模型自适应地聚焦于输入数据中最重要的部分，从而提高模型的性能和泛化能力。空间注意力机制的核心思想是让网络自己学习到哪些空间区域对于当前任务是重要的。这通常是通过计算每个空间位置的注意力权重来实现的，权重越大的位置表示模型越关注该位置的信息。这种机制使得模型能够在处理复杂数据时，更加精准地捕捉到对任务至关重要的特征。
深度学习：注意力机制（Attention Mechanism）
最新发布
qq_34941290的博客
09-25 839
深入理解注意力机制：从人类认知到深度学习注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一种模仿人类视觉和认知系统工作方式的技术。就像人类在观察复杂场景时会聚焦于重要部分而忽略次要信息一样，注意力机制让神经网络能够有选择地关注输入数据中最相关的部分。1.1 人类注意力类比想象你在阅读一篇文章时：• 你不会同时关注所有单词• 你会聚焦于关键词和重要句子• 根据上下文动态调整关注点• 忽略不相关的细节这正是注意力机制在神经网络中实现的功能！2.1 基本概念。
通俗易懂理解通道注意力机制(CAM)与空间注意力机制(SAM)
IT菜鸟
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通俗易懂理解通道注意力机制(CAM)与空间注意力机制(SAM)
空间域注意力机制（Spatial Attention）
kuailezzf的博客
08-01 6896
空间域注意力机制（Spatial Attention）是深度学习中一种重要的注意力机制，用于在处理如图像或视频数据时聚焦于特定区域，以提高模型的性能和效率。举例来说，首先，卷积神经网络处理一张图像，经过特征提取后得到特征图。然后，空间域注意力机制就可以通过计算每个像素点的注意力权重，集中模型的注意力在图像中最重要的区域，例如目标的周围或者有信息丰富的区域。这种机制使得模型能够更有效地处理复杂的视觉任务，提高其性能和泛化能力。
注意力机制：通道注意力机制、空间注意力机制、CBAM（附有完整代码)
weixin_50644076的博客
03-03 1万+
注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类注意力机制的计算机科学原理，主要用于提高神经网络在处理序列数据时的性能。在深度学习中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域。注意力机制的核心思想是让模型能够在处理输入数据时，动态地关注输入的不同部分，而不是一概而论地平均对待所有输入。通过引入注意力机制，模型可以根据输入数据的重要性分配不同的权重，从而使模型能够更加集中精力处理与当前任务相关的信息，提高模型的表现和泛化能力。
空间注意力机制_深度学习基础概念——计算机视觉中的注意力机制
weixin_39727402的博客
12-16 1539
神经网络学习到的特征对网络来说是等价的无差异的，通过注意力机制能够忽略图像中的无关信息而关注重点信息。近年来通过集中于使用掩码（mask）来形成注意力机制，掩码原理是通过一层新的权重，将图片中关键的特征标识出来，通过训练让网络学习到图片中需要关注的区域。1. 软注意力可微注意力，可以通过梯度进行学习权重。软注意力的注意力域：（1）空间域（Spatial Domain）空间变换，对图像的空间域信息做...
通道注意力机制 cnn keras_【CV中的Attention机制】简单而有效的CBAM模块
weixin_39645041的博客
10-25 1286
前言： CBAM模块由于其使用的广泛性以及易于集成得到很多应用。目前cv领域中的attention机制也是在2019年论文中非常火。这篇cbam虽然是在2018年提出的，但是其影响力比较深远，在很多领域都用到了该模块。1. 什么是注意力机制？注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中...
CBAM注意力机制详解
02-16
CBAM注意力机制是卷积神经网络（CNN）的一种增强结构，其目标是通过引入注意力机制来增强CNN对重要特征的提取能力。CBAM通过两个关键子模块——通道注意力模块和空间注意力模块来实现其功能。通道注意力模块负责评估...
注意力机制详解系列（一）：注意力机制概述
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本系列主要介绍计算机视觉领域的注意力机制方法，分为注意力机制概述、通道注意力，空间注意力，混合域注意力和时域注意力、注意力机制总结等不同分类展开介绍，后续系列会对上述各种注意力机制方法进行重点讲解，重点论文会配上论文和对应代码，并简要解释，如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除。
注意力机制详解系列（五）：分支与时间注意力机制
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03-03 8171
branch注意力机制主要是关注哪个图片的意思，如一个branch中对不同图片以不同的权重，如CondConv,Dynamic Conv 等；或者在多个branch中，对不同的branch不同的权重，如Highway Network，SKNet, ResNeSt等。
空间注意力机制sam_Attention注意力机制介绍
weixin_39633917的博客
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什么是Attention机制Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景，拿个现实生活中的例子，比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特。根据应用场景的不同，Attention分为空间注意力和时间注意力，前者用于图像处理，后者用于自然语言处理。本文主要介绍Attention机制在Seq2seq中的应用。为什么要用Attent...
注意力机制小结
qq_40619759的博客
09-15 2060
1. 原理： 关于注意力机制的原理，网上有好多解释，参考一篇博客（https://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/78767781）。 注意力机制原理参考了人眼的选择注意机制，对看到的图像有侧重点地关注。常用于encoder-decoder结构中，因此在机器翻译、计算机视觉等场景下都有广泛的应用。关于注意力机制原理的讲解，网上借用Seq2Seq结构帮助理解，具体可参考上述博客。 关于注意力机制的分类方法有好多，较为清晰...
空间注意力机制：GMA of DPANet
计算机视觉
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Taken into account that there exist complementarity and inconsistency of the cross-modal RGB-D data, directly integrating the cross-modal information may induce negative results, such as contaminations from unreliable depth maps. Besides, the features of t
2021综述：计算机视觉中的注意力机制(续二）：空间注意力
顾道长生的科研笔记
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文章目录3.3 Spatial Attention3.3.1 RAM3.3.2 Glimpse Network3.3.3 Hard and soft attention3.3.4 Attention Gate3.3.5 STN3.3.6 Deformable Convolutional Networks3.3.7 Self-attention and variants3.3.8 Vision T ransformers3.3.9 GENet3.3.10 PSANet参考文献 3.3 Spatial Atte
通过 Performer 架构再探注意力机制
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文 / Krzysztof Choromanski 和 Lucy Colwell，Google Research研究员Transformer 模型已在多个领域中取得世界前沿成果 (SO...
计算机视觉注意力机制详解：硬软区分与优化策略
计算机视觉中的注意力机制是当前研究热点，其核心理念在于帮助系统在处理视觉信息时，聚焦于关键细节并排除无关背景。在计算机视觉任务中，如图像分类、物体检测、语义分割等，注意力机制能够提升模型的性能，因为它...
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