spatial-wise

spatial-wise是指在视觉任务中，处理图像的空间维度时，通过考虑不同空间位置的细粒度联系来提取局部特征。在这个架构中，通过自我注意机制来捕捉空间维度的全局环境，并在序列方向上对空间标记进行分组，以保持模型的线性复杂性。通过这种方式，spatial-wise能够更好地建模局部特征，并提供更准确的视觉信息。

相关问题

spatial-wise multiplication

spatial-wise multiplication是一种操作，用于将输入特征图与通过sigmoid函数归一化的注意力图进行元素级别的乘法运算。这种乘法操作在空间维度上进行，即对于输入特征图中的每个位置，将其对应的注意力值与该位置的特征值相乘。这样可以根据注意力图的权重来调整输入特征图的不同部分的重要性，从而达到突出关键特征的目的。

C3CBAM注意力机制

C3CBAM是一种用于图像分类的注意力机制模型，它可以有效地提高卷积神经网络（CNN）在图像分类任务上的性能。C3CBAM的全称是“Convolutional Channel-wise, Spatial-wise and Cross-wise Attention Module”，它包括三个注意力模块：通道注意力模块、空间注意力模块和跨通道注意力模块。

通道注意力模块主要关注特征图中每个通道的重要性，通过学习每个通道的权重来对通道特征进行加权平均。空间注意力模块主要关注特征图中每个空间位置的重要性，通过学习每个空间位置的权重来对空间特征进行加权平均。跨通道注意力模块主要关注不同通道之间的交互作用，通过学习不同通道之间的权重来对不同通道之间的特征进行加权平均。

这三个注意力模块可以相互结合，构成一个完整的C3CBAM模型，可以在不增加网络复杂度的情况下提高CNN在图像分类任务上的性能。