EffectiveSE注意力机制
时间: 2023-08-24 19:10:44 浏览: 140
EffectiveSE是一种基于注意力机制的模型,用于解决信息检索中的相关性排序任务。注意力机制是一种模拟人类注意力分配的方法,可以帮助模型在大量信息中选择和关注最相关的部分。
在EffectiveSE中,注意力机制被用于计算查询和文档之间的相关性得分。首先,查询和文档通过嵌入层转换为连续的向量表示。然后,通过计算查询向量和文档向量之间的相似度,得到每个查询和文档对的初始相关性得分。
接下来,通过注意力机制来调整这些初始得分。注意力权重被计算为查询向量和文档向量之间的相似度的softmax函数。这些注意力权重表示了每个查询和文档对在计算最终相关性得分时的重要程度。
最后,通过将注意力权重与初始相关性得分相乘,并对所有查询和文档对的得分进行求和,得到最终的相关性排序得分。这样,模型可以更好地关注与查询最相关的文档,并将其排在前面。
EffectiveSE的注意力机制能够提高信息检索中的相关性排序效果,使得模型能够更准确地匹配查询和文档,并提供更好的搜索结果。
相关问题
yolov8注意力机制
Yolov8是一种目标检测算法,它在改进的过程中引入了多种注意力机制。其中包括ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE和SE。这些注意力机制的作用是增强卷积神经网络的性能。在测试数据集下,这些注意力机制都能够提升算法的性能,其中ShuffleAttention的效果最好,其次是ECA、EffectiveSE和SE。[1]
具体来说,改进Yolov8的方法包括在任务文件中添加GAM注意力模块,并在骨干网络中添加注意力代码。在瓶颈模块中也需要添加相应的注意力机制代码。这些注意力机制的实现可以通过引用相应的代码来完成。[2]
其中,SE是一种常用的注意力机制,它的全称是"Squeeze-and-Excitation"。SE网络结构是在卷积神经网络中引入的一种全局注意力机制,通过自适应地学习每个通道的重要性来增强网络的性能。[3]
ShuffleAttention注意力机制
ShuffleAttention是一种注意力机制,它在Yolov8等模型中被引入并应用。它是通过Shuffle Attention(SA)模块来实现的,该模块能够高效地结合两种注意力机制。具体来说,SA首先对通道特征进行分组,得到多个组的子特征。然后,对每个子特征使用SA Unit同时使用空间和通道间的注意力机制。最后,所有的子特征会被汇集起来,并使用Channel Shuffle操作来融合不同组的特征。\[1\]\[2\]\[3\]这种注意力机制在数据集下的测试中能够提升模型的性能,其中ShuffleAttention的涨点幅度大于ECA、EffectiveSE和SE。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov8改进---注意力机制:ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130560700)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【CV中的Attention机制】ShuffleAttention](https://blog.csdn.net/DD_PP_JJ/article/details/113822143)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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