全局注意力机制：保留信息以增强通道-空间交互

Source: Dev.to

Overview

全局注意力帮助计算机更好地看图——而不会丢失细节。通过在整幅图像中保留信息，模型能够保留那些可能被忽略的小但重要的特征。

How Global Attention Works

• Retaining information: 全局注意力机制将不同位置以及颜色或特征层之间的情况关联起来，有效地混合 channel（通道）和 spatial（空间）信息。
• Lightweight module: 该改动增加了一个小型模块，以一种保持更多上下文的方式混合信息，同时保持足够的速度，适用于移动设备和更大的系统。

Benefits

• Improved accuracy: 在常见的图像基准测试中，该方法实现了更高的识别准确率和更稳定的结果。
• Efficiency: 额外的模块引入的计算开销极小，使其适用于手机等设备的实时应用。

Potential Applications

• 人脸滤镜和照片编辑应用
• 需要强大图像理解的视觉工具
• 任何受益于更智能、更不易混淆的图像分析的系统

References

• Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel‑Spatial Interactions (Paperium)