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一种基于通道注意力的空间注意力计算方法
发布时间: 2026-05-18
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术
成果介绍
本发明公开了一种基于通道注意力的空间注意力计算方法，涉及深度卷积神经网络技术领域，设计通道注意力模块前向推导出通道注意力图和通道细化特征图。本发明根据通道注意力图，双分支空间注意力模块将通道细化特征图的通道分组，分为重要通道和次重要通道。这使得空间注意力和通道注意力有机地联系起来。接着将分好的通道组进行一系列的非线性操作，进而获得一个二维空间注意力图。本发明使得空间注意力和通道注意力紧密有机的联系起来，便于嵌入到目前任意主流的深度卷积神经网络中，提升网络模型的性能表现。
成果亮点
本成果提出了一种基于通道注意力的空间注意力计算方法，成功解决了传统方法单纯依赖通道间关系或全局池化操作，导致空间注意力图缺乏对特定类别敏感性的行业核心难题。该方法通过引入通道注意力作为引导，自适应地为不同特征图的空间位置分配差异化权重，显著提升了模型对关键区域的聚焦能力。实验证明，该机制即插即用，在图像分类与目标检测任务上均能稳定提升主流网络性能，具备高效与通用特性。
团队介绍
燕山大学坐落于河北省秦皇岛市，是一所以工学为主，文学、理学、经济学、管理学、法学、艺术学、教育学等多学科协调发展的全国重点大学。学校源于哈尔滨工业大学，始建于1920年，1960年独立办学定名为东北重型机械学院，1997年整体南迁至秦皇岛并更名为燕山大学。学校是河北省人民政府、教育部、工业和信息化部、国家国防科技工业局四方共建高校，拥有雄厚的师资力量和科研实力，特别是在机械工程、材料科学与工程等学科领域享有盛誉，为国家培养了大批高素质人才。
成果资料
产业化落地方案
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