BA-Net：深度神经网络中的桥接注意力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有注意力机制在多层卷积神经网络中未能充分利用层间协同交互的问题。我们提出了一种新颖的桥接注意力方法，通过引入自适应选择操作来减少信息冗余，从而优化信息流。实验结果显示，BAv2在ImageNet分类任务中的表现显著优于其他传统通道注意力技术，展示了其在计算机视觉任务中的广泛适用性。
本文介绍了一种双重注意力块方法，通过聚合和传播全局特征提升卷积神经网络的性能。在ImageNet-1k数据集上，ResNet-50结合该方法优于ResNet-152。在动作识别任务中，该模型在Kinetics和UCF-101数据集上表现出色。
