神经网络SRM 风格池化

SRM是一种基于风格的卷积神经网络重校准模块，它可以通过利用样式自适应地重新校准中间特征图。\[1\]在SRM中，首先通过样式池从特征图的每个通道中提取样式信息，然后通过与通道无关的style集成来估计每个通道的重新校准权重。\[2\]这种风格池化的方法可以帮助神经网络更好地适应不同的风格特征，提高网络的性能和泛化能力。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卷积神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131672299)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [注意力机制详解系列（二）：通道注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/129206184)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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