DMSANet: Dual Multi Scale Attention Network（2021CVPR）双尺度注意网络论文笔记

DMSANet: Dual Multi Scale Attention Network

双多尺度注意网络

2021 6月份CVPR的一篇论文

PDF：https://arxiv.org/pdf/2106.08382.pdf
作者： Abhinav Sagar
作者主页：https://abhinavsagar.github.io/ 代码好像还没提供
在本文中，提出了一个新的注意力模块，它不仅能达到最好的性能，而且与大多数现有的模型相比，具有更少的参数。

最近，注意力机制在计算机视觉界相当流行。为了提高网络的性能，人们做了大量的工作，尽管几乎总是导致计算复杂性的增加。在本文中，提出了一个新的注意力模块，它不仅能达到最好的性能，而且与大多数现有的模型相比，具有更少的参数。本文注意力模块由于其轻量级的特性，可以很容易地与其他卷积神经网络集成。所提出的网络名为双多尺度注意网络（DMSANet），由两部分组成：第一部分用于提取不同尺度的特征并将其汇总，第二部分平行使用空间和通道注意模块，以适应性地将局部特征与它们的全局依赖关系结合起来。以ImageNet数据集的图像分类、MS COCO数据集的物体检测和实例分割为基准来衡量本文的网络性能。