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1 引言 深层卷积神经网络已经被广泛应用到多种人工智能相关的任务中，例如图像分类、目标检测、实例分割等，并在相应任务中都取得了卓越的性能和效果.但是如何在复杂场景和任务上进一步提升卷积神经网络的准确率和稳定性仍是一个非常具体挑战性的问题.解决该问题的一个重要思路就是提升卷积神经网络的特征学习能力，从而提升神经网络的表达和泛化能力［1］.沿着这个思路，近年来研究者们在如何进一步提升深层卷积神经网络性能方面做了大量的工作［2~8］，包括不断扩增深层卷积神经网络的深度和宽度［3~5］，利用跳跃连接［6］和密集连接［7］提升深层卷积神经网络的训练稳定性和特征利用率.特别地，视觉注意力机制［8］通过自适
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