MSAAv2多尺度注意力模块

多尺度注意力机制的实现挺有意思的，msaav2就是个不错的参考资源。不光结构清晰，模块拆得也比较干净，想自己魔改一下也不难。attention map的可视化做得还蛮直观，调试起来方便，尤其适合初学者上手练手。

和常见的spatial transformer、seq2seq 自注意力差不多思路，但msaav2在细节上做了不少优化，比如卷积后直接接注意力层，响应快，效果也还不错。你要是做视觉任务，比如行人检测、红外识别这些，用这个结构能少走点弯路。

我看了一下，有一堆相关资料可以配合一起看，比如这个spatial_transformer 注意力模型，还有视觉注意力模型实现这些，都比较实用。如果你对NLP 方向也感兴趣，PythonBERT也能搭配着了解。

如果你正好在研究多尺度、视觉注意力机制，不妨把msaav2撸一遍，踩点少，代码风格也清爽，适合改造和迁移。嗯，别忘了注意多尺度融合的参数设置，调整好了效果会更。