深度学习融合CPCA注意力机制的ViT模型改进：图像分类性能提升与模块化设计

对于那些想提高 ViT（视觉 Transformer）模型图像分类能力的小伙伴，推荐你了解一下这个改进的模型。通过加入通道优先卷积注意力机制（CPCA）模块，模型的表现可以得到提升。CPCA 将通道注意力和空间注意力结合，能有效增强对图像特征的关注力。更妙的是，你可以在 ViT 模型的不同位置插入该模块，比如在patch嵌入后或者分类头前，灵活性蛮高的。通过调整不同参数，你还能看到模型效果的变化。模型代码也挺简洁，使用起来方便。如果你有一定的 PyTorch 基础，可以轻松上手，快速提高图像分类的性能哦。