通道自注意力机制csa

通道自注意力机制（CSA）是自注意力（self-attention）的一种改进形式，主要用于计算机视觉中。自注意力层是Vision Transformer的基本组件，可以捕捉到短期和长期的视觉依赖关系。然而，对于处理低级特征来说，卷积层是更好的选择。因此，CSA的目标是将卷积和自注意力结合起来，从而获得更高的性能表现。通过将卷积和自注意力的全局感受野相结合，CSA可以更好地处理低级特征，并提高视觉任务的性能。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [注意力机制(Attention Mechanism)](https://blog.csdn.net/qq_40263477/article/details/106960814)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [全新轻量级ViT！LVT：具有增强自注意力的Lite视觉Transformer](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/122119846)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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