《表1 注意力单元网络架构》

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《结合注意力机制的深度学习光流网络》

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注意力单元的参数细节如表1所示。注意力单元并不会改变输入的分辨率，其中激励部分可以自适应地学习每个通道的权重。每一层空洞卷积层的输出特征图的个数分别设置为512、512、512、512、1 024、1 024，空洞参数分别设置为2、2、4、4、8、8，除最后一层空洞卷积层外，其他每一层之后均连接Re LU层，由于空洞卷积可以在保证特征图分辨率的情况下增大感受野，收缩部分最后输出的特征图的分辨率只缩减至原始分辨率的1/8，而不是1/64，从而有效地保护了运动细节信息。