songscsc

基于YOLOv7算法的高精度实时检测识别系统可用于日常生活中检测与定位多种目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。

ParNet注意力是一种用于自然语言处理任务的注意力机制，它是由谷歌在2019年提出的。ParNet注意力旨在解决传统注意力机制在处理长序列时的效率问题。

摘要 视皮层神经元的感受野大小受刺激的调节即对于不同的刺激，卷积核的大小应该不同，但在构建CNN时一般在同一层只采用一种卷积核，很少考虑因采用不同卷积核。

模型结构 通过捕获long-range dependency提取全局信息，对各种视觉任务都是很有帮助的，典型的方法是Non-local Network自注意力机制。

尽管在卷积神经网络（CNN）中使用自底向上的局部运算符可以很好地匹配自然图像的某些统计信息，但它也可能阻止此类模型捕获上下文的远程特征交互。

模型结构 为了提高计算机视觉任务的性能，人们研究了各种注意力机制。然而以往的方法忽略了保留通道和空间方面的信息以增强跨维度交互的重要性。因此，liu提出了一种通过减少信息弥散和放大全局交互表示来提高深

模型结构 ESE(Effective Squeeze and Extraction) layer是CenterMask模型中的一个block，基于SE（Squeeze and Extraction）

CoTAttention网络是一种用于多模态场景下的视觉问答（Visual Question Answering，VQA）任务的神经网络模型。它是在经典的注意力机制

简介 在轻量级网络上的研究表明，通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升，但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。