常见注意力机制

注意力机制

（具有自适应性）

18年提出的一种新的 卷积注意力模块 ；对前馈卷积神经网络 是一个 简单而有效的 注意力模块 ；

因为它的 轻量级和通用性 ，可以 无缝集成到任何CNN网络 当中，

对我们来讲，只要涉及到卷积操作，就可以插入注意力机制试一试效果

1.通道注意力 Channel Attention，告诉网络自适应的更加关注通道的高语义特征，例如点特征，线特征，面特征，明暗特征，

2.空间注意力机制 Spatial Attention，告诉网络更加关注物体在空间中所处于的一个位置（在每一层通道中）

3.时间注意力机制 Temporal Attention，

4.分支注意力机制 Branch Attention，

最后还有两种混合注意力机制：

通道&空间注意力机制 和 空间&时间注意力机制。