集中注意力下载

weixin_39821526 2019-08-19 11:30:18

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yolov5改进（一）添加注意力集中机制

阅读理解机器理解（machinechensition，mc），回答关于给定上下文段落的查询，需要对上下文和查询之间的复杂交互进行建模。近年来，注意力机制已经成功地扩展到了MC。通常，这些方法使用注意力集中在上下文的一小部分，并用一个固定的大小向量对其进行总结，暂时地耦合注意力，和/或经常形成单向注意力。本文介绍了双向注意流（bidaf）网络，它是一个多阶段的层次化过程，它在不同的粒度级别上表示...

注意力机制最初在自然语言处理（NLP）领域引入，用于提高机器翻译的效果。它的核心思想是让模型能够集中注意力在重要的信息上，而忽略无关的信息。在计算机视觉中，注意力机制被用于增强图像特征，使得模型能够更好地识别目标对象。特征增强技术通过改进特征提取过程，使得模型能够获得更丰富、更准确的特征表示，从而提高目标检测性能。通过引入注意力机制和特征增强技术，可以显著提高目标检测模型的性能。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的注意力机制和特征增强方法，并进行实验验证和优化。

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种重要技术。注意力机制的核心思想是让模型能够有选择性地关注输入序列中的不同部分，为输入序列的各个部分分配不同的权重，以此来突出对任务更关键的信息。在自然语言处理中，注意力机制被广泛应用于机器翻译、文本分类、问答系统等任务。例如，在机器翻译任务中，当将源语言句子翻译为目标语言句子时，模型在生成目标语言的每个词时，通过注意力机制动态地决定对源语言句子中不同词的关注程度，从而更好地捕捉句子之间的语义对应关系。

本篇为注意力机制系列第三篇，主要介绍注意力机制中的空间注意力机制，着重详解DCN、Non-local、ViT、DETR等模型，下一篇将对混合注意力机制和时域注意力机制进行讲解。

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