Attention与轻量级ResNet融合，低资源消耗下实现效率和性能完美平衡

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注意力机制通过让模型关注图像关键区域提升了识别精度，而轻量级残差网络通过减少参数和计算量，实现了在低资源消耗下的优秀性能。 结合注意力机制与轻量级残差网络 ，既能让模型能够更高效地关注输入数据中的关键信息，提升模型处理复杂模式的能力，还通过减少参数和计算复杂度，保持了模型的轻量级特性，达到在有限资源下同时保持高效率和高性能的目标。 目前，这种结合方法在多个任务中都表现出了显著的优势，这给我们提供了新的思路。为达到更好的性能和效率平衡，研究者们正在不断探索 新的创新方案 ，我这次整理了 9个 最新的 ，已开源的代码附上了。 扫码 添加小享， 回复“ 轻量残差 ”    免费获取 全部论文+代码合集 An efcient lightweight network for image denoising using progressive residual and convolutional attention feature fusion 方法： 作 ………………………………