计算机视觉注意力机制大盘点！Attention is all you need！

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参考：
1.Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey（https://arxiv.org/abs/2111.07624）
2.Squeeze-and-Excitation Networks（https://arxiv.org/abs/1709.01507）
3.Recurrent Models of Visual Attention（https://arxiv.org/abs/1406.6247）
4.Spatial Transformer Networks（https://arxiv.org/abs/1506.02025）
5.Gather-Excite: Exploiting Feature Context in Convolutional Neural Networks（https://arxiv.org/abs/1810.12348）
6.Non-local Neural Networks（https://arxiv.org/abs/1711.07971）
7.Global-Local Temporal Representations For Video Person Re-Identification（https://arxiv.org/abs/1908.10049）
8.TAM: Temporal Adaptive Module for Video Recognition（https://arxiv.org/abs/2005.06803）
9.Training Very Deep Networks（https://arxiv.org/abs/1507.06228）
10.CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference（https://arxiv.org/abs/1904.04971）
11.CBAM: Convolutional Block Attention Module（https://arxiv.org/abs/1807.06521）
12.Residual Attention Network for Image Classification（https://arxiv.org/abs/1704.06904）
13.Recurrent Spatial-Temporal Attention Network for Action Recognition in Videos（https://ieeexplore.ieee.org/document/8123939）
14.STA: Spatial-Temporal Attention for Large-Scale Video-based Person Re-Identification（https://arxiv.org/abs/1811.04129）
15.Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-Based Person Re-Identification（https://ieeexplore.ieee.org/document/9156954）

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