卷积神经网络注意力机制

卷积神经网络中的注意力机制是一种视觉注意力机制，它通过快速扫描全局图像，将注意力集中在需要重点关注的目标区域，以获取更多所需关注目标的细节信息，并抑制其他无用信息。在卷积神经网络中，注意力机制通常可分为通道注意力和空间注意力两种形式。通道注意力主要关注不同通道之间的特征权重，以提高对重要特征的关注度。而空间注意力则关注不同空间位置上的特征权重，以提高对重要位置的关注度。通过引入注意力机制，卷积神经网络可以更加灵活地处理图像中的信息，提高网络的性能和效果。\[1\] \[2\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卷积神经网络中的注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_32863339/article/details/94905036)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [理解卷积神经网络中的自注意力机制](https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/108633546)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]