Residual Attention Network for Image Classification 相关复现代码

上传者: 40651515 | 上传时间: 2022-08-04 09:10:00 | 文件大小: 981KB | 文件类型: RAR
    该模型设计的思想就是利用attention机制,在普通ResNet网络中,增加侧分支,侧分支通过一系列的卷积和池化操作,逐渐提取高层特征并增大模型的感受野,前面已经说过高层特征的激活对应位置能够反映attention的区域,然后再对这种具有attention特征的feature map进行上采样,使其大小回到原始feature map的大小,就将attention对应到原始图片的每一个位置上,这个feature map叫做 attention map,与原来的feature map 进行element-wise product的操作,相当于一个权重器,增强有意义的特征,抑制无意义的信息。

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