pytorch attention

预测一张：255*255 40ms

1.注意力机制需要维度相同，效果是把第二维变成1，比如(3,255,4,4)变成(3,1,4,4)

2.基础网络需要17ms，金字塔网络、注意力机制 需要8ms，候选框 需要16ms

https://github.com/rainofmine/Face_Attention_Network

感觉这个是打印注意力特征

# i = 1
# for level in attention:
# i += 1
# level = level.squeeze(0)
# level = np.array(255 * unnormalize(level)).copy()
# level = np.transpose(level, (1, 2, 0))
# plt.imsave(os.path.join('./output', str(i) + '.jpg'), level[:,:,0])

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