基于残差注意力网络的图像分类复现代码

简介：
本项目旨在复现基于残差注意力网络的图像分类模型。通过改进的传统残差网络架构，引入了自适应感受野调整机制，显著提升了对复杂图像特征的学习能力与分类准确度。代码开源，便于研究和应用。 该模型的设计理念是利用注意力机制，在普通ResNet网络的基础上增加侧分支。这些侧分支通过一系列卷积和池化操作逐步提取高层特征，并扩大了模型的感受野。之前已经提到，高层特征的激活位置可以反映注意力区域。然后对具有注意力特性的特征图进行上采样处理，使其大小恢复到原始特征图的尺寸，从而将注意力映射到原图像的每一个位置上。这一过程产生的特征图称为注意力图，并通过逐元素乘法操作与原来的特征图相结合，起到了权重分配的作用：增强有意义的信息，抑制无意义的部分。