CBAM(Convolutional Block Attention Module)是2018年被提出的,不同于ViT的Attention,CBAM是为CNN量身定做的Attention模块,实现简单、效果好,你值得拥有。
本文提出时空转换网络STTN(Spatial-Temporal Transformer Network)。具体来说,是通过自注意机制同时填补所有输入帧中
恢复图像任务,需要在空间细节和高级上下文特征之间取得复杂的平衡。于是作者设计了一个多阶段的模型,模型首先使用编解码器架构来学习上下文的特征,然后将它们与保留局部信息的高分辨率分支结合起来。
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