空间自适应注意力机制

空间自适应注意力机制是一种针对计算机视觉任务的注意力机制，它具有局部性、长距离依赖和空间及通道维度的自适应性。这个机制可以帮助模型在处理图像时更好地关注重要的区域和特征，从而提高性能。在研究中，有几种方法被提出来实现空间自适应注意力机制。

一种方法是大核注意力（Large-kernel Attention，LKA），它吸收了自注意力和卷积操作的优点，并避免了它们的不足之处。受到SENet的启发，GENet通过在空间域中提供重新校准功能来捕获远程空间上下文信息。另一种方法是SASA，它使用局部自注意力来代替CNN中的所有空间卷积。这样做可以提高速度、参数数量和结果质量，并探索了位置嵌入的行为。此外，还有其他一些方法也可以实现空间自适应注意力机制，具体的实现取决于具体的任务和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[Attention] VAN：visual attention network](https://blog.csdn.net/weixin_46746665/article/details/123277470)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [2021综述：计算机视觉中的注意力机制(续二）：空间注意力](https://blog.csdn.net/wl1780852311/article/details/124525739)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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