【深度学习|特征增强模块】AttentionEnhancementModule模块和普通 QKV Attention模块的在深度学习网络中的作用-2
【深度学习|特征增强模块】AttentionEnhancementModule模块和普通 QKV Attention模块的在深度学习网络中的作用-2
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- [【深度学习|特征增强模块】AttentionEnhancementModule模块和普通 QKV Attention模块的在深度学习网络中的作用-2](#【深度学习|特征增强模块】AttentionEnhancementModule模块和普通 QKV Attention模块的在深度学习网络中的作用-2)
- [AttentionEnhancementModule与普通QKV Attention的区别](#AttentionEnhancementModule与普通QKV Attention的区别)
- 交通运输、机电主题会议
-
- [第六届国际科技创新学术交流大会（IAECST 2024） 暨第四届物流系统与交通运输国际学术会议（LSTT 2024）](#第六届国际科技创新学术交流大会（IAECST 2024） 暨第四届物流系统与交通运输国际学术会议（LSTT 2024）)
- [第四届机电一体化与智能控制国际学术会议（MIC 2024）](#第四届机电一体化与智能控制国际学术会议（MIC 2024）)
- [2024年智能船舶与机电系统国际学术会议（ICISES 2024）](#2024年智能船舶与机电系统国际学术会议（ICISES 2024）)
- 测绘遥感、地质主题会议
-
- [第三届地理信息与遥感技术国际学术会议（GIRST 2024）](#第三届地理信息与遥感技术国际学术会议（GIRST 2024）)
- [2024年遥感技术与图像处理国际学术会议（RSTIP 2024）](#2024年遥感技术与图像处理国际学术会议（RSTIP 2024）)
- 数学、力学、物理主题会议
-
- [第五届应用力学与机械工程国际学术会议（ICAMME 2024）](#第五届应用力学与机械工程国际学术会议（ICAMME 2024）)
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AttentionEnhancementModule与普通QKV Attention的区别
基本结构差异：
普通QKV Attention：
- 普通的 QKV Attention 模块通常由三个主要部分组成：Query（查询）、Key（键）和 Value（值）。通过计算 Query 和 Key 的相似度，生成权重，并用这些权重加权 Value，从而得到增强后的特征图。
- 在很多标准注意力机制中，Query、Key 和 Value 通常来自于输入的同一特征图或相同的特征表示。
AttentionEnhancementModule：
- 该模块不仅包含了一个标准的 QKV 注意力机制，还结合了卷积层和批归一化层，进行特征提取和规范化处理。
- 在 AttentionEnhancementModule
中，首先通过卷积操作提取输入的特征图，然后通过注意力机制进一步增强特征图。最终，输出会经过批归一化处理，进一步提高训练的稳定性和收敛速度。
输入和输出的处理方式：
普通QKV Attention：
- 输入特征图会直接经过 QKV 操作进行注意力计算。整个过程主要依赖于计算 Query 和 Key 的相似度。
- 在注意力机制中，Query 和 Key 是对输入的特征图进行卷积变换得到的，但通常没有额外的特征提取过程。
AttentionEnhancementModule：
- 除了注意力计算外，
AttentionEnhancementModule还包含一个卷积操作来对输入特征进行预处理。通过卷积操作，模块首先提取特征，然后再进行注意力增强。该方法强化了特征提取的能力，并且可能帮助捕捉更加复杂的特征模式。
细节差异：
普通QKV Attention：
- 主要依赖于 Query、Key 和 Value 的计算与加权，核心操作通常为
Q * K^T（Query 和 Key
的内积），计算得到的权重矩阵再与 Value 相乘，得到最终的输出。 - 在标准的 QKV 注意力中，并没有卷积或其他结构化的特征增强模块。
AttentionEnhancementModule：
- 通过在注意力机制前加上卷积操作，可以有效地提取更多的局部特征信息。同时，批归一化进一步提高了训练过程的稳定性。
- 在
AttentionEnhancementModule中，特征图经过卷积、注意力计算后，仍然能保留更多的空间信息和局部结构，有助于提升性能。
总结
AttentionEnhancementModule结合了卷积特征提取与注意力增强，通过卷积层先对输入特征进行处理，然后再进行基于 QKV 的注意力机制计算。该模块的作用是增强特征图的表示能力，使网络能够更加关注重要的区域或通道。- 与普通 QKV Attention 的区别在于 ：普通 QKV Attention 通常没有显式的卷积层进行特征增强，而
AttentionEnhancementModule在注意力机制之前通过卷积提取特征，且最后通过批归一化层进行处理，从而提高模型的训练效率和稳定性。
交通运输、机电主题会议
第六届国际科技创新学术交流大会（IAECST 2024） 暨第四届物流系统与交通运输国际学术会议（LSTT 2024）
- 12月6-8日，广州
第四届机电一体化与智能控制国际学术会议（MIC 2024）
- 12月27-29日，南昌
2024年智能船舶与机电系统国际学术会议（ICISES 2024）
- 12月27-29日，广州
测绘遥感、地质主题会议
第三届地理信息与遥感技术国际学术会议（GIRST 2024）
- 11月29日-12月1日，意大利罗马
2024年遥感技术与图像处理国际学术会议（RSTIP 2024）
- 11月29-12月1日，大理
数学、力学、物理主题会议
第五届应用力学与机械工程国际学术会议（ICAMME 2024）
- 12月20-22日，长沙