深度学习模型中的涨点注意力卷积模块创新点

简介：
本研究提出了一种新的涨点注意力卷积模块，通过引入自适应权重机制提升深度学习模型性能，显著提高特征提取效率与精度。 ### 1. SGE Attention SGE Attention模块在保持参数量和计算量不变的情况下显著提升了分类与检测性能。与其他注意力机制相比，该模块利用局部与全局的相似性生成attention mask，从而能够更好地表示语义信息。 ### 2. A² Attention A²-Net的核心思想是首先将空间中的关键特征集中到一个紧凑集合中，并随后自适应地将其分布至各个位置。这样即使在没有大感受野的情况下，后续卷积层也能感知整个空间的特征变化。第一级注意力机制从全局范围内选择性地收集重要特征，而第二级则采用不同的注意策略来灵活分配这些关键特征子集以增强每个时空点的信息。 ### 3. AFT Attention 作为现代深度学习模型的关键组成部分，注意力机制能够有效地建模长期依赖关系，并聚焦于输入序列中的相关部分。然而，需要指出的是点积自注意力是Transformer架构中一个至关重要的组件。