代码描述：数据生成：generate_data函数生成序列数据用于训练。注意力机制：定义了缩放点积注意力和多头注意力机制。前馈神经网络：定义了前馈神经网络层。编码器和解码器层：定义了编码器层和解码器层。编码器和解码器：定义了完整的编码器和解码器结构。Transformer模型：构建了完整的Tra

一、导言《DetectoRS:使用递归特征金字塔和可切换空洞卷积进行物体检测》这篇文章提出了一种用于物体检测的新方法，结合了递归特征金字塔（RecursiveFeaturePyramid，RFP）和可切换空洞卷积（SwitchableAtrousConvolution，SAC）。以下是对该研究的优缺点分析：优点：机制灵感来源于人

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原文地址：[2403.01123]ELA:EfficientLocalAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks(arxiv.org)与SE、CA注意力机制的区别：ELA通过在空间维度采用带状池化来提取水平和垂直方向的特征向量，维持细长的核形状以捕捉远距离的依赖关系，同时避免不相关区域对标签预测的