deeplab 自注意力

DeepLab中的自注意力机制是指在卷积神经网络的中间层中加入注意力机制，以提高网络的感受野和语义分割性能。具体来说，自注意力机制考虑了同一特征图中不同位置的信息之间的关系，通过学习得到一个权重矩阵，使得网络能够更加关注与当前像素相关的上下文信息。这种注意力机制的引入能够帮助深度学习模型更好地理解图像语义，提高图像分割的准确性和鲁棒性。