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基于图结构的图像注意力网络
文献摘要：
虽然现已有许多关于图像注意力机制的研究,但是现有的方法往往忽视了特征图的全局空间结构和空间注意力与通道注意力的联系.所以本文提出了一种基于整个空间拓扑结构的注意机制,将特征图映射成结点与特征的形式,再借助图卷积网络的特性,得以从整个空间学习特征权重图.其次空间注意力与通道注意力一体化结构能够更有效地学习特征权重.通过多个实验测试表明,在图像分类和人脸识别任务中,展现了优异的性能和普遍适用性.
文献关键词：
深度学习;注意力机制;图像分类;人脸识别
中图分类号：
作者姓名：
曾金芳;封琳琅;李婕妤;闫李丹
作者机构：
湘潭大学物理与光电工程学院,湖南湘潭 411105
文献出处：
引用格式：
[1]曾金芳;封琳琅;李婕妤;闫李丹-.基于图结构的图像注意力网络)[J].电子产品世界,2022(07):43-46
A类：
B类：
图结构,注意力网络,注意力机制,特征图,空间注意力,通道注意力,空间拓扑,拓扑结构,注意机制,射成,结点,图卷积网络,空间学习,学习特征,特征权重,重图,一体化结构,地学,实验测试,测试表明,图像分类,人脸识别
AB值：
0.439184
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