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Deeplabv3+改进3:在主干网络中添加NAMAttention|助力涨点！

article 2025/3/10 14:22:12

🔥【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】
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✅ 独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化
✅ 即插即用模块：ASPP+升级、解码器

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目录

论文简介

步骤一

步骤二

步骤三

步骤四

步骤五

论文简介

识别不太显著的特征是模型压缩的关键。然而，这在革命性的注意力机制中尚未得到研究。在这项工作中，我们提出了一种基于归一化的注意力模块（NAM），它抑制不太显著的权重。它对注意力模块施加权重稀疏性惩罚，从而在保持相似性能的同时提高计算效率。表演。在 Resnet 和 Mobilenet 上与另外三种注意力机制进行的对比表明，我们的方


http://www.kler.cn/a/578671.html

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