多头注意力加到resnet

多头注意力是指在神经网络中使用多个注意力头来处理输入数据的不同方面。在ResNet中，多头注意力被应用于c5层，取代了原来的3×3卷积操作，使用了MHSA（Multi-Head Self Attention）结构。这种结构的引入可以提高网络的性能，并且在参数量上相比于传统的ResNet减少了18.4%。同时，加乘操作的数量也增加了20%。\[1\]

BoTNet（Bottleneck Transformer）是一个结合了自注意力机制的骨架网络，它在各种计算机视觉任务中都取得了很好的表现，包括图像分类、目标检测和实例分割。因此，使用BoTNet可以提升模型的性能和指标。\[2\]

在ResNet中，多头注意力的加入可以通过将注意力机制结构嵌入到BasicBlock或Bottleneck中来实现。具体来说，"simam"是加到conv2后面，而"se"和"ca"是加到bn2或bn3后面。这样的设计可以使网络更加灵活地处理输入数据的不同方面，从而提高模型的表现能力。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [将注意力机制引入ResNet，视觉领域涨点技巧来了！附使用方法](https://blog.csdn.net/m0_37169880/article/details/114875856)[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]
- *3* [注意力机制结构在resnet中的应用方式](https://blog.csdn.net/qq_35275007/article/details/119252191)[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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