非局部均值引入残差网络，得到了非局部神经网络的实现过程及说明

非局部均值引入残差网络，得到了非局部神经网络的实现过程如下：

1. 非局部均值操作： 首先，对于输入的特征图 $F \in \mathbb{R}^{C\times H\times W}$，我们需要计算每个像素点 $x_i$ 与其他像素点 $x_j$ 之间的相似度。为了实现这个操作，我们可以使用非局部均值操作来计算每个像素点的特征值，即:

$$y_i = \frac{1}{C(y)}\sum_{j}f(x_i, x_j)g(x_j)$$

其中，$y_i$ 表示第 $i$ 个像素点的特征值，$C(y)$ 是归一化系数，$f$ 和 $g$ 分别是关于 $x_i$ 和 $x_j$ 的非局部相似性函数和特征函数。

2. 残差网络：与传统的卷积神经网络一样，非局部神经网络也需要通过堆叠多个卷积层来构建深度网络。但是，为了避免网络退化问题，我们还需要在每个卷积层之间添加残差连接。具体地，对于第 $l$ 层的输入特征 $F_l$，我们可以通过非局部均值操作和残差连接来计算第 $l+1$ 层的输出特征 $F_{l+1}$，即：

$$ F_{l+1} = F_l + \alpha\cdot\mathcal{NL}(W_l\cdot\mathcal{NL}(F_l) + B_l)$$

其中，$\alpha$ 是残差系数，$\mathcal{NL}$ 表示非线性激活函数，$W_l$ 和 $B_l$ 分别是第 $l$ 层的卷积核和偏置。

3. 非局部神经网络：将非局部均值操作和残差网络结合起来，我们就可以构建一个非局部神经网络，用于处理图像分类、图像修复和超分辨率重建等计算机视觉任务。

非局部神经网络的实现过程比较复杂，需要进行多次实验和调整才能达到最优的效果。同时，在实现过程中也需要注意一些细节问题，例如参数初始化、学习率调整和数据预处理等方面的问题。