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将注意力的阶段大改分成了4个阶段

1.将深度神经网络与注意力机制相结合，代表性方法为RAM

⒉.明确预测判别性输入特征，代表性方法为STN

3.隐性且自适应地预测潜在的关键特征，代表方法为SENet

4.自注意力机制

通道注意力

在深度神经网络中，每个卷积层通常包含多个通道，每个通道对应一个特定的特征。

通道注意力的目标是根据每个通道的重要性，动态地调整通道的权重,

以便在网络中更好地捕捉和利用重要的特征。
 

通过显示建模通道之间的相互依赖性，重新校准通道方面的特征响应

在squeeze阶段，通过全局平均池化操作，将卷积层的输出特征图压缩成一个特征向量

然后再excitation阶段，通过使用全连接层和非线性激活函数

学习生成一个通道的权重向量（被应用于原始特征图的每个通道），已对不同通道的特征进行加权

空间注意力

空间注意力可以被看作是一种自适应的空间区域选择机制。

空间注意机制允许神经网络在处理输入数据时，有选择性地关注特定的空间位置或区域，

以便更好地提取有用的特征。

可以帮助网络集中注意力在重要的区域上，忽略或减少对不相关区域的处理。
其应用范围比通道注意力多出了精细分类(FGCls)和图像字幕(ICap)。

它通过 策略梯度 以 端到端的方式循环预测重要区域， 并更新整个网络

明确预测 相关区域

引入空间变换器模块的方法

该模块可以对输入数据进行几何变换 平移旋转缩放

核心思想 是通过一个空间变换器  使得网络可以自动学习 对输入数据进行合适的几何变换

从而提升网络的鲁棒性和泛化能力

隐式的进行softmask的预测

该篇paper 提出了一种新的特征上下文利用方法

gather excite 通过在卷积神经网络的不同层之间收集特征信息，

并在每个层中激活重要的特征，从而提升网络的性能

传统的卷积神经网络在处理图像时，通常只考虑局部的特征

然而在某些任务重，全局上下文信息对于准确的预测非常重要

Non-local Neural Networks 非局部神经网络 通过 引入非局部操作

使得网络能够在任意位置上对全局信息进行交互

时间注意力

时间注意力可以被看作是一种动态的时间选择机制，决定了何时进行注意，因此通常用于视频处理。
 

本文提出了全局局部时间表示  来利用视频序列中的多尺度时间线索

进行视频人物重新识别

本篇Method 为 首先对相邻帧之间的短期时间线索，进行建模

然后捕获 不连续帧之间的长期关系

tam模块的核心思想是 引入一个自适应的时间注意力模块

他通过 学习得到每个时间步骤的注意力权重 从而决定那些时间步骤对于当前任务更加重要

这样模型在不同视频中 动态选择时间窗口的长度 以适应不同的时间尺度

分支注意力

分支注意力通常用于多分支的神经网络中，其中每个分支都专注于不同的特征子集。
这些分支可以是不同层级的特征提取器，也可以是不同任务的子模型。

通过引入分支注意力，模型可以自动学习每个分支的权重, 以便更好地利用不同分支的特征。
 

提出了全新的高速网络架构 用于优化深度神经网络 由于梯度爆炸和梯度消失而导致的训练苦难的问题

引入门控机制来控制 信息的流动 从而允许网络更好地学习输入数据中的非线性关系

提出一种条件参数卷积

他可以为每个样例学习一个特定的卷积kernel参数 通过替换标准卷积

通道空间注意力

CBAM小陈读paper系列-CSDN博客

channel attention 学习通道间的依赖关系 来调整通道的重要性 以增强网络对不同通道的感知能力

spatial attention           空间上                              空间 

时空注意力

结合了空间注意力和时间注意力的优点,能够自适应地选择重要区域和关键帧。

1.Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey（https://arxiv.org/abs/2111.07624）

2.Squeeze-and-Excitation Networks（https://arxiv.org/abs/1709.01507）

3.Recurrent Models of Visual Attention（https://arxiv.org/abs/1406.6247）

4.Spatial Transformer Networks（https://arxiv.org/abs/1506.02025）

5.Gather-Excite: Exploiting Feature Context in Convolutional Neural Networks（https://arxiv.org/abs/1810.12348）

6.Non-local Neural Networks（https://arxiv.org/abs/1711.07971）

7.Global-Local Temporal Representations For Video Person Re-Identification（https://arxiv.org/abs/1908.10049）

8.TAM: Temporal Adaptive Module for Video Recognition（https://arxiv.org/abs/2005.06803） 9.Training Very Deep Networks（https://arxiv.org/abs/1507.06228）

10.CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference（https://arxiv.org/abs/1904.04971）

11.CBAM: Convolutional Block Attention Module（https://arxiv.org/abs/1807.06521） 12.Residual Attention Network for Image Classification（https://arxiv.org/abs/1704.06904）

13.Recurrent Spatial-Temporal Attention Network for Action Recognition in Videos（https://ieeexplore.ieee.org/document/8123939）

14.STA: Spatial-Temporal Attention for Large-Scale Video-based Person Re-Identification（https://arxiv.org/abs/1811.04129）

15.Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-Based Person Re-Identification

本期内容 为b站学习笔记

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