全局采樣空間注意力機(jī)制及其在圖像分類與小目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別中的應(yīng)用

摘要： 注意力機(jī)制的出現(xiàn)和應(yīng)用在一定程度上改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)全局信息應(yīng)用不足的缺陷，但常見(jiàn)的注意力機(jī)制模塊也同樣存在感受野小無(wú)法關(guān)注全局信息的問(wèn)題，而某些全局注意力機(jī)制模塊則計(jì)算成本過(guò)高。為此，提出一種基于卷積、池化、對(duì)比方法的輕量化注意力模塊，即全局采樣空間注意力模塊。對(duì)于深度網(wǎng)絡(luò)推理過(guò)程中部分模塊輸出的中間特征圖，該注意力模塊通過(guò)對(duì)比差值的形式獲取所需要的空間注意力圖。全局采樣空間注...