roi attention

ROI注意力（ROI Attention）是一种用于提取图像中感兴趣区域的注意力机制。感兴趣区域（ROI）是原始图片的提议区域，它可以被看作是原始特征的一部分。ROI注意力可以挖掘感兴趣区域之间的关系，以提升ROI特征的表达能力。然而，由于感兴趣区域的数量和特征的长度通常非常大，使用自注意力机制可能会带来巨大的计算代价。因此，外部注意力机制被提出作为自注意力的有效替代方法，它提供了一种获得感兴趣区域之间关系的路径，也称为ROI注意力。

需要注意的是，应用于文本和语音的注意力机制的编码器和解码器一般采用循环神经网络（RNN）模型，而用于视觉注意力机制的获取图像中感兴趣区域的注意力机制的编码器和解码器一般采用卷积神经网络（CNN）模型。 所以在视觉任务中，ROI注意力的操作通常涉及到对图像进行卷积运算来提取感兴趣区域的特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [2 基础知识补全：EXCAVATING ROI ATTENTION FOR UNDERWATER OBJECT DETECTION](https://blog.csdn.net/weixin_52696817/article/details/129487567)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [注意力机制在活体检测中的应用](https://blog.csdn.net/limingmin2020/article/details/109489591)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]