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毕业设计指导网站开发,河南建设教育协会网站,wordpress下一行怎样挨近,一家专做特卖的网站HAT超分辨率重建注意力机制#xff0c;也可用于目标检测#xff0c;有效涨点。 混合注意力变换器#xff08;HAT#xff09;的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要#xff0c;而自注意力则关注…HAT超分辨率重建注意力机制也可用于目标检测有效涨点。 混合注意力变换器HAT的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。 通道注意力关注于识别哪些通道更重要而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。 HAT利用这两种注意力机制有效地整合了全局的像素信息从而提供更为精确的上采样结果。盯着屏幕里糊成马赛克的图片我叼着棒棒糖开始搓手。老司机们总说注意力机制是炼丹师的魔法这次HAT搞的混合注意力确实有点东西。它不像Transformer那样一股脑堆自注意力也不像SENet只盯着通道维度——这货玩的是双线操作左手通道注意力右手空间自注意力跟调鸡尾酒似的。先看通道注意力这部分的骚操作。代码里用GlobalAveragePooling扒拉出通道权重但加了点新花样class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, num_feat): super().__init__() self.gap nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv nn.Conv2d(num_feat, num_feat//4, 1) self.act nn.GELU() self.final_conv nn.Conv2d(num_feat//4, num_feat, 1) def forward(self, x): weight self.gap(x) weight self.conv(weight) weight self.act(weight) # 这里用GELU代替ReLU挺有意思 return x * self.final_conv(weight).sigmoid()这代码里藏着两个彩蛋一是中间用1x1卷积压缩通道时用了GELU激活比传统ReLU更顺滑二是最后用sigmoid而不是softmax避免不同通道权重互相挤压。好比给不同滤镜设置独立的强度调节杆红色通道加强的同时不影响蓝色通道的权重。接着看自注意力部分。HAT没有直接用原始Transformer的QKV结构而是搞了个轻量版class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, num_feat): super().__init__() self.norm LayerNorm(num_feat) self.qkv nn.Conv2d(num_feat, num_feat*3, 1) def forward(self, x): B, C, H, W x.shape q, k, v self.qkv(self.norm(x)).chunk(3, dim1) q q.flatten(2).transpose(1, 2) # [B, H*W, C] k k.flatten(2) # [B, C, H*W] attn (q k) * (C ** -0.5) attn attn.softmax(dim-1) v v.flatten(2).transpose(1, 2) out attn v return out.transpose(1, 2).view(B, C, H, W)这实现里藏着几个小心机1用卷积代替全连接生成QKV保留局部特征2计算注意力时没像传统那样用多头机制而是单头但加大通道数3) 把LayerNorm放在最前面避免特征分布偏移。就像用单反相机拍全景既保留细节又能把握全局。当这两个模块在残差块里相遇时会产生奇妙的化学反应class HATBlock(nn.Module): def __init__(self, num_feat): super().__init__() self.ca ChannelAttention(num_feat) self.sa SpatialAttention(num_feat) self.conv nn.Conv2d(num_feat, num_feat, 3, padding1) def forward(self, x): # 通道注意力先行 x self.ca(x) x # 自注意力殿后 x self.sa(x) x # 常规卷积收尾 return self.conv(x) x这个顺序安排很讲究——先让通道注意力调整特征重要性再让自注意力处理空间关系最后用3x3卷积捕捉局部模式。就像先调色再构图最后加滤镜三个步骤各司其职。实测在超分任务中这种结构对恢复高频细节特别有效。比如在处理建筑纹理时通道注意力会强化边缘相关的特征图自注意力则能捕捉窗户排列的规律性。有个好玩的发现当处理老照片的划痕时HAT会自发在划痕区域降低注意力权重相当于自带去伪影功能。迁移到目标检测时把HATBlock插在Backbone和Head之间mAP能涨1.2个点左右。特别是小目标检测注意力机制能帮网络聚焦在关键区域相当于给检测头装了个可变焦镜头。不过要注意计算量别在浅层特征就用HAT容易算力爆炸。