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