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，深度学习技术的快速发展极大地推动了图像理解领域的研究进展。
其中，注意力机制的引入为图像理解模型赋予了更强大的特征提取和语义理解能力。
多层次注意力机制通过捕捉图像不同层次的语义信息，进一步提升了图像理解模型的性能。
本文首先介绍了图像理解和多层次注意力机制的相关概念，并综述了融合多层次注意力机制的图像理解技术的研究现状。
然后，本文重点阐述了近年来该领域的主要研究方法，包括基于多尺度特征融合、基于层级结构和基于强化学习等方法。
此外，本文还对不同方法的优缺点进行了比较分析，并探讨了该领域未来的发展趋势。
最后，本文总结了全文的主要内容和研究展望。
关键词：图像理解；多层次注意力机制；深度学习；计算机视觉；特征融合
1.引言随着数字图像采集技术的飞速发展和互联网的普及，图像数据呈现爆炸式增长趋势，图像已成为信息的重要载体。
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