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ECANet（Efficient Channel Attention Network） 是一种 用于图像处理任务的神经网络架构，它在保持高效性的同时，有效地捕捉图像中的通道间关系，从而提升了特征表示的能力 。ECANet通过引入通道注意力机制，以及在卷积层中嵌入该机制，取得了优越的性能。本文将对ECANet的核心思
SCSE注意力模块 （来自论文[1803.02579] Concurrent Spatial and Channel Squeeze Excitation in Fully Convolutional Networks (arxiv.org)）。其对SE注意力模块进行了改进，提出了 cSE、sSE、scSE 三个模块变体，这些模块可以 增强有意义的特征，抑制无用特征 。今天我们就分别讲解一下这三个注意力模块。
CBAM（Convolutional Block Attention Module） 是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。它由Sanghyun Woo等人在2018年的论文[1807.06521] CBAM: Convolutional Block Attention Module (arxiv.org)中提出。CBAM的主要目标是 通过在CNN中引入通道注意力和空间注意力 来提高模型的感知能力，从
深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。 卷积神经网络
简介： 1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！ 2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入 ShuffleAttention 注意力机制，提升性能。 3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一
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论文题目：CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 论文链接：CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
暂未找到 ./models/common.py文件增加以下模块 在最后添加如下
目录 1. 注意力机制由来 2. Nadaraya-Watson核回归 3. 多头注意力与自注意力 4. Transformer模型 Reference 随着Transformer模型在NLP，CV甚至CG领域的流行，注意力机制（Attention Mechanism）被越来越多的学者所注意，将其引入各种深度学习任务中，以提升性能。清华大学胡世民教授团队近期发
U-Net网络模型（注意力改进版本） 这一段时间做项目用到了U-Net网络模型，但是原始的U-Net网络还有很大的改良空间，在卷积下采样的过程中加入了通道注意力和空间注意力 。 常规的U-net模型如下图： 红色箭头为可以添加的地方：即下采样之间。 通道空间注意力是一个即插即
