特征图注意力_CVPR2020 图像识别之自注意力机制

Exploring Self-attention for Image Recognition

Exploring Self-attention for Image Recognitionarxiv.org

一文章出发点

现在哪哪都用的注意力。

文章认为传统的卷积可分为，特征聚集（空间卷积)+特征变化（通道卷积），实际也就是分通道独立卷积的思想。而且特征聚集中3*3卷积所考虑的空间大小固定，所以作者也提出将传统卷积解耦，然后将特征聚集的本质理解为：局部区域内的像素特征加权求和。所以作者提出利用注意力机制自动生成这个权（空间卷积参数），也就是以前的卷积参数，从而实现了增加所考虑的局部区域大小，而又不增加参数的目标。

二文章怎么做

文章通篇只有一张图，如下，也就是文章的基本卷积模块

为了便于理解，我这里将它画成了如下形式。图中某些箭头上方的符号都可以简单理解为一个类似1*1卷积层的操作。

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