摘要
图像理解作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容。
近年来，深度学习的兴起为图像理解技术带来了革命性的突破，其中注意力机制的引入更是极大地提升了模型对图像关键信息的捕捉能力。
多层次注意力机制通过在不同层次的特征表示上进行注意力计算，能够更加全面地关注图像的全局和局部信息，从而进一步提升图像理解模型的性能。
本文首先介绍了图像理解和注意力机制的相关概念，并对多层次注意力机制的模型结构和工作原理进行了详细阐述。
然后，本文梳理了融合多层次注意力机制的图像理解技术的研究现状，重点分析了其在图像分类、目标检测、图像描述生成等典型任务中的应用，并对不同方法的优缺点进行了比较和总结。
最后，本文展望了融合多层次注意力机制的图像理解技术未来的发展趋势，并提出了一些潜在的研究方向。
关键词：图像理解；注意力机制；多层次注意力；深度学习；计算机视觉
随着数字图像获取技术的快速发展，图像数据呈现出爆炸式增长的趋势，如何高效地理解和分析海量图像数据成为了计算机视觉领域亟待解决的关键问题。
图像理解旨在使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容，其应用领域涵盖了医疗诊断、自动驾驶、智能监控等多个方面，具有重要的学术价值和广阔的应用前景。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像理解技术带来了革命性的突破。
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