YOLOv8改进 添加动态稀疏注意力机制BiLevelRoutingAttention

news/2024/7/10 0:41:14 标签: 深度学习, pytorch, 机器学习, 目标检测

一、BiLevelRoutingAttention论文

论文地址:2303.08810.pdf (arxiv.org)

二、 BiLevelRoutingAttention的模型结构

BiLevelRoutingAttention是一种基于注意力机制的双层路由模型。在传统的路由模型中,只有一层路由器来决定数据包的下一跳路径。而BiLevelRoutingAttention在这个基础上引入了第二层路由器,以更加精细地选择路径。通过注意力机制,BiLevelRoutingAttention能够根据数据包的不同特征动态地选择最合适的路径,从而提高网络性能和效率。

BiLevelRoutingAttention模型使用双层结构来处理路径规划问题,首先通过编码器和路径选择器选择一条路径,然后通过路径评估器对路径进行评估和调整。通过反复迭代路径选择和评估,模型可以逐步优化路径选择的性能。 

三、代码实现


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