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SAM注意力机制论文

时间: 2025-05-30 20:54:05 浏览: 23

当前提供的引用内容并未提及 SAM (Spatial Attention Module) 的注意力机制相关内容。因此，无法基于现有引用直接回答关于 SAM 注意力机制的学术论文问题。以下是有关 SAM 注意力机制的一般性介绍： ### SAM 注意力机制概述空间注意力模块（SAM, Spatial Attention Module）是一种用于增强卷积神经网络性能的技术[^4]。它通过计算特征图的空间维度上的重要性权重，突出图像中重要的区域并抑制不相关的背景信息。这种技术通常被应用于计算机视觉任务中，例如目标检测、语义分割以及图像分类等。SAM 的核心思想在于利用通道间的关系动态调整不同位置的关注程度，从而提升模型对于复杂场景的理解能力。 ```python import torch.nn as nn class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) out = self.conv(out) return x * self.sigmoid(out) ``` 上述代码展示了如何实现一个简单的空间注意力模块。该模块接收输入张量 `x` 并返回经过加权后的输出张量，其中每个像素的位置都被赋予了一个特定的重要性分数[^5]。为了找到具体的学术论文，建议查阅以下资源： - CVPR/ICCV/ECCV 等顶级会议论文集； - arXiv 上的相关预印本文章； - Google Scholar 中以关键词 "spatial attention mechanism deep learning" 进行检索。

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