YOLO11遥感小目标车辆性能提升 | 自研独家创新DSAM注意力 ，基于BiLevelRoutingAttention注意力升级（四）

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        在计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制虽能提升特征表示效果，但通道维度缩减建模跨通道关系可能影响深度视觉表示提取。为解决此问题，本文提出高效多尺度注意力（EMA）模块，将部分通道重塑为批量维度，分组通道维度为多个子特征，使空间语义特征在各特征组内良好分布；除......

随着大型语言模型(LLMs)在AI应用领域持续发展，其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明，GPT-4的运行成本约为700美元/小时，2023年各企业在LLM推理方面的总支出超过50亿美元。这一挑战的核心在于注意力机制——该机制作为模型处理和关联信息的计算核心，同时也构成了主要的性能瓶颈......

2024深度学习发论文&模型涨点之——多模态+注意力机制多模态（multimodal）结合了来自不同模态（如视觉、文本、音频等）的信息，以提高机器学习任务的性能。注意力机制（attention）在多模态融合中扮演着重要角色，它可以帮助模型识别和聚焦于不同模态中最相关的信息。多模态融合网络（Multi......

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处图神经网络（GNNs）在处理图结构数据方面取得了显著的进展，但现有模型在深层结构中存在性能问题，如“悬挂动画问题”和“过平滑问题”。而且图数据内在的相互连接特性限制了大规模图输入的并行化处理，这在内存限制下尤为突出。针对这些问题，美......

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        尽管基于深度学习的解决方案在图像超分辨率（SR）中取得了令人瞩目的重建性能，但这些模型通常较大且架构复杂，使其与许多具有计算和内存限制的低功耗设备不兼容。为了克服这些挑战，我们提出了一种用于高效SR设计的空间自适应特征调制（SAFM）机制。具体来说，SAFM层使用......

        MLKA的提出源于图像超分辨率任务的挑战性，该任务需重建低质量图像缺失的高频信息，但因LR与HR图像对应关系复杂，寻找像素相关性困难。此前模型扩展容量的方法增加了训练负担和数据收集成本，而采用的注意力机制无法同时获取局部与长距离信息且感受野固定。受视......

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