VGG改进（12）：PositionAttentionModule 源码解析与设计思想

位置注意力模块的架构设计

让我们通过分析提供的代码来深入理解位置注意力模块的设计思路：

class PositionAttentionModule(nn.Module):"""位置注意力模块：增强特征图的空间位置感知"""def __init__(self, in_channels):super(PositionAttentionModule, self).__init__()self.in_channels = in_channels# 卷积层用于生成Q、K、Vself.conv_q = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, 1)self.conv_k = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, 1)self.conv_v = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 1)# 可学习的尺度参数self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1))

位置注意力模块的设计灵感来源于自注意力机制，它通过三个不同的卷积层来生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。这种设计有以下几个关键点：

1. 维度缩减：Q和K的通道数被缩减为输入通道数的1/8，这有助于减少计算复杂度，同时保留足够的信息。