自注意力机制 语义分割
时间: 2023-09-14 09:02:38 浏览: 208
基于密集层和注意力机制的快速场景语义分割方法
自注意力机制(Self-Attention Mechanism)是一种能够捕获特征图中任意两个位置的空间依赖关系,并获得长距离上下文依赖信息的方法。通过自注意力机制,可以有效地获取全局上下文信息,该信息对于最终的性能有着决定性的作用。
在语义分割任务中,自注意力机制也被广泛应用。通常情况下,自注意力机制可以分为两类:通道注意力和空间注意力。通道注意力机制主要关注特征图中不同通道之间的关系,通过对每个通道进行加权,使得模型能够更好地聚焦于重要的通道信息。而空间注意力机制则关注特征图中不同位置之间的关系,通过计算每个位置与其他位置的相似度,从而获得每个位置的权重。
结合空间和通道两个维度的双重注意力机制在语义分割任务中也得到了广泛应用。这种双重注意力机制可以同时关注特征图中的通道信息和空间信息,从而提升模型的表达能力和性能。一些代表性的工作如CBAM和DANet就是结合了空间和通道注意力机制的双重注意力机制。
总结来说,自注意力机制是一种能够捕获特征图中位置之间关系的方法,在语义分割任务中可以通过通道注意力和空间注意力机制来提升模型的性能。而结合了空间和通道注意力的双重注意力机制更进一步提升了模型的表达能力和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一文详解self-attention机制在语义分割中的应用(含论文解析)](https://blog.csdn.net/qq_37935516/article/details/104123018)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [霸榜COCO和Cityscapes!南理工&CMU提出极化自注意力,更精细的双重注意力建模结构](https://blog.csdn.net/Extremevision/article/details/118753736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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