声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：51-1267/TN
国际刊号：1001-893X
发布日期:
作者：林国军,龚涛,林通
单位：(1.四川轻化工大学 a.人工智能四川省重点实验室;b.自动化与信息工程学院，四川 宜宾 644000;2.北京大学 智能学院，北京 100871)
关键词：图像处理；图像分类；深度学习；注意力机制；
基金：四川省科技计划项目(2024YFHZ0026)
在深度学习领域中，注意力机制因其出色的性能以及即插即用的便捷性，在图像处理任务中得到了广泛应用。介绍了通道注意力机制、空间注意力机制以及通道与空间混合注意力机制这3类主流注意力机制的核心思想和实现方法。通过对比分析它们之间的优势与缺陷，探讨了注意力机制所存在的挑战与问题,给出了采用VGGNet（Visual Geometry Group Network）模型对注意力机制在图像分类任务中的性能评测结果。最后，展望了注意力机制未来的发展趋势，以期为后续研究提供有价值的参考与启示。
来源：2025年第8期
《电讯技术》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。