前言:Hello大家好,我是小哥谈。注意力机制是可以帮助神经网络突出重要元素,抑制无关元素。然而,绝大多数通道注意力机制只包含通道特征信息,忽略了空间特征信息,导致模型表示效果或目标检测性能较差,且空间注意模块往往较为复杂。为了在性能和复杂性之间取得平衡,本文提出了一种轻量级的混合局部通道注意力(MLCA)模块来提高目标检测网络的性能,该模块可以同时包含通道信息和空间信息,以及局部信息和全局信息,以提高网络的表达效果。🌈
前言:Hello大家好,我是小哥谈。注意力机制是可以帮助神经网络突出重要元素,抑制无关元素。然而,绝大多数通道注意力机制只包含通道特征信息,忽略了空间特征信息,导致模型表示效果或目标检测性能较差,且空间注意模块往往较为复杂。为了在性能和复杂性之间取得平衡,本文提出了一种轻量级的混合局部通道注意力(MLCA)模块来提高目标检测网络的性能,该模块可以同时包含通道信息和空间信息,以及局部信息和全局信息,以提高网络的表达效果。🌈
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1706331.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!