Deeplabv3+改进3:在主干网络中添加NAMAttention|助力涨点！
🔥【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】
🌟 你是否在为图像分割的精度与效率发愁？
📢 本专栏重磅推出：
✅ 独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化
✅ 即插即用模块：ASPP+升级、解码器
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目录
论文简介
步骤一
步骤二
步骤三
步骤四
步骤五
论文简介
识别不太显著的特征是模型压缩的关键。然而，这在革命性的注意力机制中尚未得到研究。在这项工作中，我们提出了一种基于归一化的注意力模块（NAM），它抑制不太显著的权重。它对注意力模块施加权重稀疏性惩罚，从而在保持相似性能的同时提高计算效率。表演。在 Resnet 和 Mobilenet 上与另外三种注意力机制进行的对比表明，我们的方