内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要增加了ContextAnchorAttention（CAA）模块。该模型首先定义了基础组件，如卷积层、批归一化、激活函数、Squeeze-and-Excitation（SE）模块以及倒残差结构（Inverted Residual）。CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积核大小、输入输出通道数、扩展比例、步长、是否使用SE模块等参数，实现了不同版本的EfficientNet。最后，模型还包括全局平均池化层和分类器。 适合人群：对深度学习有一定了解并希望深入研究图像分类模型的设计与实现的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①理解EfficientNet架构及其改进版本的设计思路；②掌握如何通过引入新的注意力机制（如CAA）来提升模型性能；③学习如何使用PyTorch实现高效的神经网络。 阅读建议：由于本文涉及大量代码实现细节和技术背景知识，建议读者具备一定的深度学习理论基础和PyTorch编程经验。同时，在阅读过程中可以尝试复现代码，以便更好地理解各模块的功能和作用。

空间锚演示 这是一个使用Xamarin Forms，MvvmCross和Azure Spatial Anchors的简单增强现实演示。 通过使用Azure上的最新服务，允许锚随着时间的推移而持久，它扩展了我的其他示例（ ）。 在我关于使用Xamarin Forms创建持续的增强现实体验的演讲中得到了展示，该体验在乌拉圭举行的vOpen 2019会议上进行了演示，随后在其他演示和演示中 它显示了一种在每个平台上使用PageRenderer进行初始化和使用ARCore和ARkit，以及在每个平台上设置Azure Spatial Anchors服务的方法。 当然，有很多方法可以做到这一点，这只是一种，如果您想了解AR和理解演示，我会尝试尽可能多地编写代码 如果“按原样”提供，请让我知道，如果您发现它有任何问题，或者对改进演示有任何想法

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Azure空间锚点样本 欢迎使用GitHub上的Azure Spatial Anchors示例存储库。 Azure Spatial Anchors是一个托管的云服务和平台，可为HoloLens，带有ARKit的iOS设备和带有ARCore的Android设备启用多用户，具有空间感知的混合现实和增强现实（MR / AR）应用程序。 有关更多信息，请参见。 创建您的第一个应用 请遵循下面的快速入门教程，以学习如何部署此存储库中包含的示例应用程序。 请注意，需要Git和才能正确克隆存储库。 启用跨会话和设备的MR / AR共享 关键概念 锚关系 经验准则 常见问题解答（FAQ） 支持 有想法或建议吗？ 给我们您的反馈 有问题吗？ 向Stack Overflow询问社区或打开支持通知单

Region Proposal by Guided Anchoring论文介绍 PPT，介绍论文中Anchor的生成机制

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