Csrnet 如何加注意力机制详细步骤

CSRNet是一种基于深度学习的人群计数方法，其中包含了注意力机制。下面是详细步骤：

1. CSRNet的输入是一张密集的人群图像，经过卷积神经网络（CNN）提取图像特征。

2. 将提取到的特征通过空洞空间金字塔池化（ASPP）模块进行进一步处理，以捕捉不同尺度的特征信息。

3. 在ASPP模块之后，引入了一个多分支的注意力模块（AM），主要用于强化人群密集区域的特征，这个多分支的注意力模块由三个子模块构成：

- 空间注意力模块（SAM）：用于捕捉不同尺度的空间信息，增强图像中人群密集区域的特征响应；

- 通道注意力模块（CAM）：用于捕捉不同特征通道之间的相关性，增强不同通道之间的特征响应；

- 时序注意力模块（TAM）：用于捕捉不同时间步之间的关系，增强时间序列中的特征响应。

4. 最后，将经过注意力机制的特征图作为输入，通过一个卷积层输出人群密度图像，即人群计数的结果。

以上就是CSRNet加入注意力机制的详细步骤。