改进YOLO系列：如何在空间注意力模块基础上，魔改设计多种注意力机制(还未测试效果)

空间注意力模块

• 问题：SpatialAttention模块是一个简单的空间注意力模块，采用最大池化和平均池化结果的拼接，然后通过一个卷积层和Sigmoid激活函数产生注意力权重。这个结构在某些情况下可能会表现出一些缺点：
• • 1.过于简化：
  • 2.卷积核大小固定：
  • 3.计算效率：
  • 4.没有显式的位置编码：
  • 5.没有考虑通道间的关系：
• 解决方法改进测试
• • 改进1使用不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征
  • 改进2 为了捕捉更复杂的空间依赖关系，可以在空间注意力模块中使用多个不同大小的卷积核。
  • 改进3 **在以上空间注意力模块中，将位置编码添加到模型中以增强模型对位置信息的捕捉能力**
  • 改进4 对以上初始空间注意力模块，使用非局部注意力，以捕捉长距离依赖关系
• 2. 当输入为两个方向的图片,请问有没有利用计算相似度矩阵作为权重,把两个方向特征图进行融合的模块
• • 张量操作