注意力机制在深度学习领域中是一种重要的技术，特别是在序列模型和自然语言处理（NLP）任务中。注意力机制的核心思想是在模型的输入上模拟人类的注意力过程，即模型能够自动决定在处理特定任务时应该“关注”输入数据的哪些部分。通过这种方式，模型可以动态地分配处理资源，从而更有效地捕获数据中的关键信息。 基本概念 在最基本的形式中，注意力机制可以被视为一个加权和过程，其中权重代表了对不同输入部分的关注程度。给定一个...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制CascadedGroupAttention，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨点效果，仅有部分的类别保持不变，同时给该注意力机...

🔥 内容介绍 摘要 本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其...

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TripletAttention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          2.2 步骤二          ...

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CoordAtt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          2.2 步骤二          ...

  💡💡💡本文改进：自适应空间相关性金字塔注意力 ----提取特征图的多尺度空间信息，并且进行空间相关特征重标定，最后选择性地增强有效的特征，最终在YOLOv7进行实现，在小目标检测领域上实现暴力涨点。  收录YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡...

💡💡💡本文自研创新改进：自研CPMS, 多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM  1）作为注意力CPMS使用； 推荐指数：五星 CPMS |   亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。     收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适...

  💡💡💡本文自研创新改进：MSAM（CBAM升级版）：通道注意力具备多尺度性能，多分支深度卷积更好的提取多尺度特征，最后高效结合空间注意力  1）作为注意力MSAM使用； 推荐指数：五星 MSCA  |   亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。 在道路缺陷检测任务中，原始map为0.8，cbam为0.822  ，MSCA  为  0.855     收录 YOLOv5原创自研 https://...

"no-peek"掩码通常用于在自注意力机制中，确保模型在生成序列时只能注意到当前位置之前的信息，而不能“窥视”未来的信息。 def gen_nopeek_mask(length): mask = (torch.triu(torch.ones(length, length)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0,...

💡💡💡本文全网首发独家改进：提出新颖的注意力BSAM（BiLevel Spatial  Attention Module），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM，Channel Attention+Spartial Attention升级为新颖的 BiLevel   Attention+Spartial Attention  1）作为注意力BSAM使用； 推荐指数：五星 BSAM |   亲测在多...