DBB融合注意力机制

DBB融合了注意力机制，该机制的作用是通过增加网络对重要信息的关注度来提高网络的性能。在InceptionABB模块设计中，DBB被用来帮助更详细地表达多尺度雨纹信息，并在跳跃连接中使用了一个大小为1的卷积核来实现多尺度信息的逐步融合，避免了梯度消失的问题。这种注意力机制能够捕捉到融合有效部分，并且能够弥补多次下采样过程中细节丢失的问题。 该机制在作者提出的multi‐stage and multi‐scale joint channel coordinate attention fusion network (MMAFN)中得到了应用。 它能够对重要信息进行更好的融合处理，从而提高了网络的性能。这种融合注意力机制的设计有助于优化网络的损失函数，并改善了模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用多阶段和多尺度联合通道协调注意融合网络进行单图去雨[2022论文]](https://blog.csdn.net/qq_41080854/article/details/127627608)[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: 100%"]
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