什么是注意力机制？

注意力机制（Attention Mechanism）是一种让模型聚焦关键信息的策略，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。在CV中，它能帮助模型自动识别图像中的重点区域，例如：

  • 视觉Transformer（ViT）将图像切片后通过自注意力计算全局依赖
  • CNN+注意力结合卷积特征提取与注意力加权
  • 多头注意力（Multi-head Attention）并行捕捉不同尺度的上下文信息
Attention_Mechanism

典型应用场景

  1. 目标检测

    • 通过注意力机制聚焦物体关键部位
    • 示例：YOLOv8、DETR等模型使用注意力模块

  2. 图像分类

  3. 图像分割

代码示例（PyTorch）

import torch
class SimpleAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()
        self.query = torch.nn.Linear(dim, dim)
        self.key = torch.nn.Linear(dim, dim)
        self.value = torch.nn.Linear(dim, dim)
    
    def forward(self, x):
        q = self.query(x).permute(0, 2, 1)
        k = self.key(x)
        v = self.value(x)
        # 计算注意力权重
        attn = torch.softmax((q @ k) / torch.sqrt(torch.tensor(k.size(-1))), dim=-1)
        return attn @ v

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