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LKCA：大卷积核关注
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文重新审视了注意力机制与大内核卷积神经网络在视觉转换器中的关系，并提出了一种新的空间注意力机制，称为大内核卷积注意力（LKCA）。LKCA通过将注意力操作替换为单个大内核卷积来简化注意力机制。实验证实，LKCA在视觉任务中表现出竞争性能。
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关键要点
- 本文重新审视了注意力机制与大内核卷积神经网络在视觉转换器中的关系。
- 提出了一种新的空间注意力机制，称为大内核卷积注意力（LKCA）。
- LKCA通过将注意力操作替换为单个大内核卷积来简化注意力机制。
- LKCA结合了卷积神经网络和视觉转换器的优势，具有大的接受域、局部性和参数共享特点。
- 从卷积和注意力的角度解释了LKCA的优势，并提供了等效的代码实现。
- 实验证实，LKCA在分类和分割任务中表现出竞争性能。
- LKCA的代码将在指定的URL上公开。
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