图像注意力机制详解

实时目标检测算法YOLOv3的检测速度较快且精度良好，但存在边界框定位不够精确、难以区分重叠物体等不足。提出了Attention-YOLO算法，该算法借鉴了基于项的注意力机制，将通道注意力及空间注意力

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目之间相似度时只考虑历史项目的评分，而忽略了历史项目偏好对其的影响，以至于推荐精度不够理想。针对此问题，提出了一种融合注意力机制的深度电影推荐算法。根据得到的隐性反馈

yolov5-6.1-SE-block.zip是yolov5的一个更新版本，添加了SE注意力机制以提高检测准确率。您可以从官方源项目地址 https://github.com/ultralytics/

yolov5-6.1-CBAM.zip是一个已经升级了CBAM注意力机制的yolov5版本。您可以在官方源项目地址https：//github.com/ultralytics/yolov5中找到该项目

1、官方源项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 2、这是yolov5-6.1版本中添加了ECA通道注意力机制的版本。 3、训练、测试、预测命令与官方版本

本文分享了一份本科毕设资料，其中包含了YOLOV5复现和加入注意力机制改进的可执行代码。经过改进后，在VOC数据集上的准确度从76%提升至77%。资料中还包含了复现和改进后的最佳权重，以及训练和测试结

随着视频技术的飞速发展,越来越多的视频应用逐步进入人们的生活中,因此对视频质量的研究很有意义。基于卷积神经网络和循环神经网络强大的特征提取能力并结合注意力机制,提出一种无参考视频质量评价算法。该算法首

手写体中文的自动识别在文档数字化、手写笔记转录等方面有广泛应用。针对其具有的书写随意、结构复杂、数目众多等特点,提出了一种基于注意力机制的手写体中文识别方法。在卷积神经网络(CNN)模型的基础上,搭建

针对基于深度学习的传统方法对于次显著细节信息关注不足的问题,提出一种基于多尺度注意力机制的多分支网络来统筹图像的显著信息及次显著信息。首先,将多尺度特征融合方法(MSFF)与注意力机制相结合,设计了一

空对地环境下成像视角单一,且需要依靠深层网络提供强特征表达能力。针对深层网络存在的计算量大、收敛速度慢等问题,在稠密连接网络(DenseNet)框架下,提出了一种用通道差异化表示的目标检测网络模型。首