YOLOv8-Seg改进：注意力涨点系列篇 | 多尺度双视觉Dualattention | Dual-ViT，顶刊TPAMI 2023

2024-01-27 05:44

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1.原理介绍

论文：Dual Vision Transformer | I

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如何通俗理解注意力机制？

1、注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习和深度学习中一种模拟人类注意力的方法，用于提高模型在处理大量信息时的效率和效果。通俗地理解，它就像是在一堆信息中找到最重要的部分，把注意力集中在这些关键点上，从而更好地完成任务。以下是几个简单的比喻来帮助理解注意力机制： 2、寻找重点：想象一下，你在阅读一篇文章的时候，有些段落特别重要，你会特别注意这些段落，反复阅读，而对其他部分

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一、题目阅读（最大值之和）给定整数序列 a0,⋯,an−1，求该序列所有非空连续子序列的最大值之和。上述参数满足 1≤n≤105 和 1≤ai≤108。一个序列的非空连续子序列可以用两个下标 ll 和 rr（其中0≤l≤r<n0≤l≤r<n）表示，对应的序列为 al,al+1,⋯,ar。两个非空连续子序列不同，当且仅当下标不同。例如，当原序列为 [1,2,1,2] 时，要计算子序列 [

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