mmdetection注意力机制

mmdetection中的注意力机制主要应用于目标检测任务中的特征增强和背景抑制。其中，SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是一种常用的注意力机制，它通过学习通道之间的关系来自适应地调整每个通道的权重，从而提高网络的表达能力。在mmdetection中，SENet可以被应用于各种检测网络中，例如Faster R-CNN、Mask R-CNN等。

除了SENet，mmdetection还支持其他类型的注意力机制，例如CBAM（Convolutional Block Attention Module）、SKNet（Selective Kernel Networks）等。这些注意力机制都可以在mmdetection中被方便地调用和使用。