💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 得益于在通道或空间位置之间建立相互依赖关系的能力，近年来，注意力机制在计算机视觉任务中得到了广泛的研究和应用。一种轻量级但有效的注意力机制——三重注意力，这是一种通过使用三分支结构捕获跨维度交互来计算注意力权重的创新方法。对于一个输入张量，三重注意力通过旋转变换建立跨维度依赖关系，并通过残差变换编码跨通道和空间信息，几乎不增加计算开销

一、本文介绍 本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的

一、本文介绍 本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深

一、本文介绍 本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深