视觉注意力机制——SENet 一、SENet 二、代码分析 1.SE-ResNet 2.SE-Inception 视觉注意力机制——SENet 通常将软注意力机制:空间域、通道域、混合域、卷积域。 (1) 空间域——将图片中的的空间信息做相应的空间变换得到相应的权重分布,从而能将关键的信息提取出来。代表作有:Spatial Attention Module。 (2) ...
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本发明利用基于注意力机制改进的BP ‑Adaboost，对不同来源的数据信息进行单独学习训练，形成不同次级分类器的初步诊断，且通过注意力机制将故障诊断方法聚焦到重点测量手段信息，以此来提升信息筛选和判别的能力，并得到最终诊断结果，大大提高电机系统的故障诊断的稳定性和 精度。权利要求书4页 说明书16页 附图5...
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针对现有基于注意力机制的多模态学习,对文字上下文之间的自我联系和图像目标区域的空间位置关系进行了深入研究.在分析现有注意力网络的基础上,提出使用自注意力模块(self-attention,SA)和空间推理注意力模块(spatial reasoning attention,SRA)对文本信息和图像目标进行映射,最终得到融合特征输出.相较于其他注意力机制,SA和...
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