基于PyTorch实现的自适应注意力卷积网络（AACN）详解
目录
- 基于PyTorch实现的自适应注意力卷积网络（AACN）详解
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- 1. 引言
- 2. 网络结构设计
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- 2.1 输入层
- 2.2 初始特征提取层
- 2.3 自适应注意力卷积块（AACB）
- 2.4 下采样与高层特征提取层
- 2.5 全局特征汇聚层
- 2.6 输出层
- 3. 模型优化策略
- 4. 数据集介绍
- 5. PyTorch实现代码详解
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- 5.1 完整代码实现
- 5.3 模型结构
- 6. 训练过程及评估
- 7. 总结与展望
- 8. 代码自查说明
- 9. 结语
基于PyTorch实现的自适应注意力卷积网络（AACN）详解
1. 引言
随着深度学习技术在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中的广泛应用，卷积神经网络（CNN）凭借其局部感受野、参数共享等优势迅速成为了主流模型。然而，传统的CNN在深层网络中容易出现过拟合、欠拟合、不收敛甚至梯度爆炸等问题。残差网络（ResNet）的出现通过引入跨层残差连接，部分缓解了梯度消失问题，但对于复杂场景下的多尺度特征提取以及全局特征融合依然存在不足。为了解决这些问题，本文提出了一种全新的网络设计方案——自适应注意力卷积网络（AACN），其在传统CNN及残差结构的基础上，通过引入“自适应注意力卷积块”（Adaptive Attention Convolution Block, AACB），在单模型内部实现结构上的创新重构，从而更好地应对图像分类等任务中的各种挑战。
本方案的主要思想在于：
- 利用多尺度卷积分支设计，同时采用3×3和5×5卷积核并行提取图像局部特征，从而捕捉不同尺度的信息。
- 引入动态通道注意力机制，通过全局平均池化与全连接层生成各通道的注意力权重，并利用softmax进行