空间注意力模块的工作原理是什么？
2023-12-07 阅读 29
空间注意力模块是一种常用于深度学习模型中的注意力机制。其主要作用是在输入的特征图中学习并选择与任务相关的特征。
空间注意力模块的工作原理如下：
1. 输入特征图：空间注意力模块接收一个输入的特征图，该特征图通常是卷积神经网络中的某一层输出。
2. 特征映射：通过一个或多个卷积层，将输入特征图映射为一组特征向量。这些特征向量可以看作是对输入特征图中不同位置的特征的编码。
3. 计算注意力权重：对于每个特征向量，空间注意力模块会计算一个注意力权重。这个权重表示了该位置对于任务的重要性。一般来说，注意力权重是通过对特征向量进行一系列线性变换和激活函数操作得到的。
4. 加权特征融合：将注意力权重与特征向量相乘，得到加权的特征向量。这样，模块就能够根据注意力权重选择与任务相关的特征。
5. 输出特征图：将加权的特征向量重新映射为特征图的形式，作为下一层的输入。
通过空间注意力模块，模型可以自动学习到不同位置的特征之间的重要性差异，从而提高特征的表达能力和任务性能。
更新于 2023年12月07日
