背侧注意网络（背侧注意系统）

简介

背側注意网络（DAN）是一種用於圖像分類和物體檢測的深度神經網路架構。它通過結合三種機制來改善注意力的集中，包括：

通道關注力：

關注圖像中哪些通道（特徵圖）與任務最相關。

空間關注力：

關注圖像中的哪些空間位置與任務最相關。

雙元路徑結構：

將這些關注力模組與一個計算特徵的主幹路徑相結合。

多級標題

1. 通道關注力

通道關注力模組採用全局平均池化層來提取每個通道的平均激活，然後通過一個全連接層產生一個通道權重向量。此權重向量用於加權每個通道的特徵圖。

2. 空間關注力

空間關注力模組使用一個卷積層來生成一個空間權重圖，其中每個位置表示該位置對任務的重要性。此權重圖用於加權特徵圖中的每個像素。

3. 雙元路徑結構

DAN 架構採用雙元路徑結構，一個用於計算特徵，另一個用於計算關注力。特徵路徑由一組卷積層組成，而關注力路徑由通道和空間關注力模組組成。

內容詳細說明

DAN 通過以下機制改善注意力集中度：

通道關注力模組突顯與任務相關的特徵通道，有助於區分與任務無關的背景資訊。

空間關注力模組有助於將注意力集中在圖像中與任務最相關的區域上，例如物體的邊緣或關鍵點。

雙元路徑結構允許同時計算特徵和注意力，從而促進它們之間的相互作用。DAN已被證明可以提高各種圖像分類和物體檢測任務的效能。它簡單易用，可以輕鬆整合到現有的深度神經網路架構中。

結論

DAN是一種強大的深度神經網路架構，它通過結合通道和空間關注力來改善注意力集中度。它提高了圖像分類和物體檢測的效能，並且可以輕鬆整合到現有的架構中。