然后对输出和进行扩展,分别作为attention weights。 最后,Coordinate Attention Block的输出可以写成: 3.2.3 CA Block的PyTorch实现 代码语言:javascript 复制 importtorch from torchimportnnclassCA_Block(nn.Module):def__init__(self,channel,h,w,reduction=16):super(CA_Block,self).__init__()self.h=h sel...
最后,Coordinate Attention Block的输出可以写成: 3.2.3 CA Block的PyTorch实现 import torchfrom torch import nnclass CA_Block(nn.Module): def __init__(self, channel, h, w, reduction=16): super(CA_Block, self).__init__() self.h = h self.w = w self.avg_pool_x = nn.AdaptiveAvgPool...
/ResidualAttentionNetwork-pytorch 总结 空间注意力机制就是通过,一定的方法训练出一个变换空间,用来感受我们的目标位置。并且添加到后续的网络中增加训练效果。 通道注意力也就是通过学习,增强有用...注意力机制可以发挥重要作用 卷积是如何提取特征的? 卷积操作实际上是向量的内积,而两个向量的内积代表他们的相关程度...