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中文摘要
随着深度学习的迅速发展，神经网络算法在图像数据特征提取领域备受关
注，卷积神经网络无需依赖繁琐的人工特征工程，可直接应用于各种视觉识别
任务。然而，在实际应用场景中，图像数据样本稀少和低分辨率等特点对特征
提取带来了极大的挑战。因此，如何在图像数据量少的基础上抽取到高质量的
特征信息成为研究热点之一。
传统的卷积神经网络因其卷积结构只关注图像数据的相邻特征信息，忽视
了全局信息的重要性，导致其无法在有限的图像数据中提取到高质量特征信
息，而自注意力机制模型具有优秀的全局信息提取能力，能
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