原文地址:(即插即用模块-Attention部分) 一、(CVPR 2018)SENet 通道注意力 paper:Squeeze-and-Excitation Networks Code:github.com/hujie-frank/ 相当经典的一种通道注意力,在这项工作中,作者专注于通道的关系,提出了一种“Squeeze-and-Excitation (挤压和激励)”块,用来
通道注意力模块 分配各个卷积通道上的资源,z轴的单维度调整。 不同与空间注意力,通道域注意力类似于给每个通道上的特征图都施加一个权重,来代表该通道与关键信息的相关度的话,这个权重越大,则表示相关度越高。在神经网络中,越高的维度特征图尺寸越小,通道数越多,通道就代表了整个图像的特征信息。如此多的通道信...
二、CV中的attention模块: 参考: 1. 2. 3. 4. 最近在学习CV中的一些即插即用的注意力机制模块,参考了很多大佬写的文章,自己也学习到了很多,结合自己实验中用到的几种进行一个总结。注意力机制模块最开始起源自NLP中的self-attention机制,我没有仔细地学习过,可以参考上面的文章。 Attention的核心思想是:从...
然后,专门设计了一个Simple Inverted Residual(SIR)模块来提取网络低层的特征,如图2b所示。该模块仅具有3×3的微小感受野,但使用inverted bottleneck式结构来扩展通道数量,确保更强的特征提取能力。 最后,基于DWR和SIR模块,构建了一个编码器-解码器风格的网络DWRSeg,其中解码器采用了简单的类似FCN的结构。解码器使用来...
注意力机制可以增加少量参数的情况下来提升计算精度和模型性能,在论文中常用的注意力模块合集(上)中介绍了三种注意力机制,它们分别是CA、CBAM和SE,均在目标检测和语义分割领域内能够提升模型的性能,废话不多说,直接开始讲解剩下的论文中常用的注意力模型。 1、有效通道注意力(Efficient Channel Attention Module, ECA...
CBAM论文:《Convolutional Block Attention Module》论文(2018年)提出了一种轻量的注意力模块CBAM,可以在通道和空间维度上进行 Attention 。 回到顶部 1 SE模块 卷积神经网络建立在卷积运算的基础上,通过融合局部感受野内的空间信息和通道信息来提取信息特征。为了提高网络的表示能力,许多现有的工作通过在空间维度上对网络...
作者提出了一个DCAM(分布式卷积注意力模块),当多个类别或目标之间存在高方差时,它改进了教师网络和学生网络之间的蒸馏过程。集成了多尺度特征匹配策略,利用来自两个网络特征金字塔的混合多级知识,直观地帮助检测不同大小的异常,这也是多类情况下的一个固有问题。 简而言之,作者的_DCAM_模块包括分布在学生网络特征图上...
1.坐标注意力(Coordinate Attention, CA) CA通过精确的位置信息对通道关系和长程依赖进行编码,使网络能够以较小的计算成本关注大的重要区域,主要包括坐标信息嵌入和坐标注意力生成两个步骤,其结构如图1所示。 图1 坐标注意力模块 1.1 Coordinate信息嵌入
在深度学习领域,注意力机制作为一种模拟人类注意力分配的计算模型,已经广泛应用于自然语言处理、图像处理等多个领域。CBAM(Convolutional Block Attention Module),作为一种轻量级的注意力模块,自2018年提出以来,凭借其即插即用的特性和显著的性能提升,受到了广泛的关注和应用。本文将深入解析CBAM的原理、结构及应用,为读...
通道注意力模块聚焦于特征图通道间的关系。空间注意力模块着重处理特征图空间位置信息。SENet是经典的通道注意力模块代表。SENet通过挤压和激励操作增强重要通道。其挤压操作全局平均池化特征图获取通道统计。激励操作利用全连接层通道权重。空间注意力模块常基于卷积运算构建。一些空间注意力模块用卷积核捕捉空间特征。CBAM结合...