gc attention

GC注意力机制是一种用于计算机视觉任务中的注意力机制。它是从Non-local Network和Squeeze-Excitation Network（SENet）的角度出发提出的。GC注意力机制的目标是在保持计算量相对较小的情况下，有效地融合全局信息。

GC注意力机制的提出是为了解决Non-local Network中每个点计算attention map存在的计算浪费问题。研究发现，不同位置点的attention map是几乎一致的，因此可以简化计算过程。作者提出了简化的NL（SNL），并结合SENet的优点，提出了GCNet。

GCNet通过计算每个位置点的attention map，并将其与输入特征图进行加权融合，从而实现全局信息的融合。相比于传统的Non-local Network，GCNet的计算量较小，但能够更好地捕捉全局信息。

具体的实现细节和代码示例可能需要参考具体的论文或代码库。以下是一些相关问题，可以帮助你深入了解GC注意力机制：
1. GC注意力机制如何计算每个位置点的attention map？
2. GC注意力机制与Non-local Network和SENet有什么关联？
3. GC注意力机制在计算机视觉任务中的应用有哪些？