摘要
本发明公开了一种卷积神经网络中的混合通道空间注意力机制实现方法,属于计算机视觉技术领域。所述方法包括将输入特征图通过通道注意力模块处理,生成通道特征信息,将输入特征图与通道特征信息按通道维度逐像素相乘,得到通道加权特征图;所述通道注意力模块包括池化;将所述通道加权特征图通过空间注意力模块处理,生成空间特征信息,将所述通道加权特征图与空间特征信息按空间维度逐像素相乘,输出混合注意力加权特征图。本发明通过同时融合通道注意力和空间注意力的优势,利用两种注意力机制的互补性,在多维度上提高特征表示能力,增强特征表达的精度与多样性,进而提升深度学习模型在图像识别、目标检测、语义分割等任务中的性能。
技术关键词
加权特征
注意力机制
空间特征信息
通道
模块
像素
计算机视觉技术
处理器
深度学习模型
可读存储介质
电子设备
程序
指令
级联
语义
支路
尺寸
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