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【论文阅读】Further Non-local and Channel Attention Networks for Vehicle Re-identification

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问题: 类间差异小，类内差异大
提出：双分支自适应注意网络

受视觉皮层双流理论的启发，在非局域性和信道关系的基础上开发了一个具有双重关注机制的FNC架构以整合多维度特征信息。（该研究）通过模拟两流理论，在视觉皮层中引入了新的非局域性与信道注意力机制（FNC）架构。
提出了一个高效且全面的空间-信道注意力融合方案。

Proposed method

在这里插入图片描述

Then, we modify the last spatial downsampling operation's stride from 2 to 1 to allow for a broader spatial perspective on the spatial attention modules, thereby enabling the capture of intricate spatial relationships.

在这里插入图片描述

The spatial attention block (SAB)

在这里插入图片描述

正常的non-local结构

在这里插入图片描述

是否遗漏了中间的关键公式？
中间的相似图与矩阵T相乘的部分是否遗漏？
这里的x具体指的是什么内容？

  • 传统的non-local结构通常是直接叠加在一起的。
    这种选择使得通过sigmoid函数进行激活能够显著提升特征的表现。
    通过使用sigmoid函数不仅增强了权重对特征图的作用程度，
    还引入了非线性因素这一重要特性。
    这一部分内容已经完成讨论
在这里插入图片描述

通道注意力结构

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SAB的作用不大

We modify the stride parameter of the final spatial down-sampling operation from 2 to 1, which enables a comprehensive analysis of the spatial attention mechanism within the model architecture, thereby allowing precise modeling of intricate spatial relationships between feature maps.

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