目标检测注意力机制相关论文

在目标检测领域，图像输入越来越大（1333 * 800），但使用的特征提取网络还是图片分类时候的（224*224 ... 定位以及识别，因此还设计了第二个模块，称为注

微弱的。而注意力机制则会关注所有通道/整个WxH的空间的信息,从而选择最重要的部分。因此,也有”卷积是一种特殊的注意力模块“的说法,这么看来也不无道理。

注意力机制 因此，** “是否包含⾃主性提⽰ ” ** 将 注意⼒机制 与 全连接层或汇聚层 区别开来。 在注意⼒机制的背景下，我们将⾃主性提⽰称为查询（query）。

结论 本文使用EDSR对图像进行超分辨处理,并改进Faster-RCNN,提高了算法对遥感图像目标检测中背景复杂、小目标、物体旋转等情况的适应能力,实验结果表明本文算

这正是注意力机制解决的目标问题。“注意力机制是一种尝试行为，旨在有选择性地聚焦某些相关的事物，同时

1. 简要. 在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。. 特别是 检测小目标仍然具有挑战性 ，因为它们分辨率低，信息有限。. 有研究员提出了一种利用上下文的

可分为基于输入项的强注意力（Item-wise Hard Attention）和基于位置的强注意力（Location-wise Hard Attention）。. 自注意力机制 。. 是注意力机制的变体，其

基于注意力机制的目标检测算法及其轻量化研究. 浙江大学硕士学位论文摘要II摘要目标检测是计算机视觉的基础问题之一，是诸多更复杂更深层次视觉任务的基石，

论文: 1简要 在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。特别是检测小目标仍然具有挑战性,因为它们分辨率低,信息有限。 有研究员提出了一种

efficientdet的BiFPN中特征加权融合，可以认为是一种朴素的注意力机制。