ca注意力机制加在哪里

CA注意力机制可以被加在轻量级网络的特征编码过程中。具体来说，CA注意力机制将通道注意力分解为两个沿着不同方向聚合特征的1D特征编码过程，以捕获长程依赖和保留精确的位置信息。然后，生成的特征图可以与输入特征图互补地应用，以增强感兴趣目标的表示。因此，CA注意力机制可以被应用在轻量级网络的特征编码过程中，以提升模型的性能。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CoordAttention解读](https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/114518727)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [注意力机制在CNN中使用总结](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/114449042)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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