eccv2020 pyramidally attended feature extraction(pafe)

eccv2020 pyramidally attended feature extraction(pafe)是一种用于计算机视觉任务的特征提取方法。这种方法利用金字塔式的结构，进行特征的注意力提取。在金字塔结构中，特征图被分成不同尺度的子图，每个子图都被赋予不同的权重和注意力。这种方法可以帮助模型更好地理解图像中的不同尺度和特征，并提高对图像内容的理解和表征能力。

pafe通过金字塔结构对特征进行多尺度的注意力提取，能够更全面地捕获图像中的细节和整体特征，从而提升了计算机视觉任务的效果。例如，在目标检测和图像分类任务中，pafe可以更准确地定位和识别目标，提高模型的准确率和鲁棒性。

此外，pafe还能够有效地减少计算成本，提高特征提取的效率。通过金字塔结构和多尺度的注意力提取，pafe可以更有效地利用计算资源，提高模型的处理速度和性能表现。

综上所述，eccv2020 pyramidally attended feature extraction(pafe)是一种有效的特征提取方法，通过金字塔结构和多尺度的注意力提取，能够提高模型对图像特征的理解和表征能力，提升计算机视觉任务的效果，并且具有较高的计算效率。