DCANet:深度连接注意力网络-源码

深度连接注意力网络（DCANet） 插图 图1. DCANet的示意图。 我们使用Grad-CAM可视化中间特征激活。 Vanilla SE-ResNet50在不同阶段的关注点发生了巨大变化。 相比之下，我们的DCA逐步增强了SE-ResNet50的递归调整焦点，并密切关注目标对象。 方法 图2.深度连接注意力网络概述。 我们将先前关注块中的转换模块的输出连接到当前关注块中的提取模块的输出。 在多个关注维度的上下文中，我们将关注沿着每个维度连接起来。 在这里，我们展示了一个具有两个注意维度的示例。 可以扩展到更大的尺寸。 执行 在此存储库中，所有模型都由实现。 我们在使用标准的数据扩充策略。 要复制我们的DCANet作品，请参考 。 训练有素的模型 :smiling_face_with_smiling_eyes: All trained models and training log files are submitted to an an