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即插即用模块目录 | 适用于Pytorch深度学习框架任何算法！

作者：2023面试高手 | 2024-05-27 11:09:15

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即插即用模块目录 | 适用于Pytorch深度学习框架任何算法！

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  1. 一文搞懂深度学习的注意力机制 | 软和硬到底如何抉择？
  2. 《双重注意力模块 DoubleAttention》| A2-Nets: Double Attention Networks
  3. 《混合注意力 ACmix》 | On the Integration of Self-Attention and Convolution
  4. 《坐标注意力 Coordinate Attention》 | Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design
  5. 《卷积注意力模块 CBAM》 | CBAM: Convolutional Block Attention Module
  6. 《上下文注意力 CoT Attention》 | Contextual Transformer Networks for Visual Recognition
  7. 《高效的通道注意力 ECA Attention》 | ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks
  8. 《全局注意机制 GAM Attention》 | Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions
  9. 《大核注意力 LKA Attention》 | Visual Attention Network
  10. 《挤压激励注意力 SE Attention》 | Squeeze-and-Excitation Networks
  11. 《混洗注意力 Shuffle Attention》 | SA-NET: SHUFFLE ATTENTION FOR DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS’
  12. 《简单无参注意力 SimAM 》 | SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks
  13. 《选择内核注意力 SK Attention》 | Selective Kernel Networks
  14. 《光晕注意力 Halo Attention》| Scaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones
  15. 《轴向注意力 Axial Attention》 | AXIAL ATTENTION IN MULTIDIMENSIONAL TRANSFORMERS
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