残差网络（ResNet）结合注意力机制可以在保持网络深度的同时，提高模型对任务相关特征的识别和利用能力，以及对关键信息的捕捉能力。
具体来说，结合的方式通常是在ResNet的基础上添加注意力模块。这些模块（自注意力机制/通道注意力机制）通过对特征图进行分析，为不同的特征或特征通道分配不同的权重，从而突出重要的信息并抑制不重要的信息。
这种结合策略不仅能够提高模型的性能，还能让模型更加专注于数据的关键部分，从而提高模型的解释性和泛化能力。因此，ResNet结合注意力机制已经成为深度学习领域的一个研究热点。
本文整理了ResNet+注意力机制创新方案，每种方案可参考的方法以及创新点我也做了简单介绍，希望能给各位的论文添砖加瓦。
，回复“”
免费获取全部论文+开源代码
方法：论文提出一种新的视觉骨干网络(RMT)，该网络通过引入显式的空间先验和注意力分解形式来改进自注意机制的性能。作者还引入了本地上下文增强模块，进一步提升了MaSA的局部表达能力。
创新点：
方法：论文引入了一种创新的残余注意力视觉变换器（ReViT）网络，通过将残余注意力学习整合到视觉变换器（ViT）架构中，来增强对视觉特征的提取。该方法有效地传输和累积来自查询和键的注意力信息，跨越连续的多头自注意力（MHSA）层。这种残余连接防止了低级视觉特征的减少。此外，它通过减缓注意力机制的全球化，在学习新特征时赋予模型利用先前提取的特征的能力。
创新点：
，回复“”
免费获取全部论文+开源代码
方法：论文提出了一种基于注意力模块的残差学习变压器的图像去雾网络。通常，获取无雾图像的方法依赖于近似计算透射矩阵和大气光。由于这是一个病态问题，估计这些变量容易导致误估计。本文中，残差模块学习这些变量。通道注意网络和变压器中的池化空间图进一步提高了残差主干的性能。
创新点：
方法：论文介绍了一种针对道路裂缝分割的少样本学习策略。该方法基于带有循环残差和注意力模块的U-Net结构（R2AU-Net）。通过重新训练策略，随着少量新的修正样本输入分类器，动态微调U-Net的权重。
创新点：
，回复“”
免费获取全部论文+开源代码
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/183395.html