GCNet的简述

其中了解self-attention知道他的计算量是O\left ( n^{2} \right )

Global Context Attention计算量变少从O\left ( n^{2} \right )变成O\left ( n \right )

NL：

(a)首先resize成C×HW然后通过1×1的卷积生成q，k，v，然后q乘k^{T} 变成HW×HW，然后通过softmax进行归一化然后和v进行乘，再通过1×1的卷积，再和原图进行相加也就是特征融合

由于不同位置的q对应热图几乎一致，因此可以共用一张热图，从而简化成（b）

再通过数学技巧把 W_{v}提出来，最后变成：

再借鉴se模块，将se的思路先降维后升维，这样减少计算量，并且加入了ln层更加稳定，形成最后的GCblock.

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