在混合注意力机制中,通道注意力和空间注意力可以通过串联、或者并联的方式进行组合。 混合注意力机制的代表模型是:卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),它包括通道注意力模块CAM、和空间注意力模块SAM。 CBAM的模型结构如下,它对输入的特征图,首先进行通道注意力模块处理;得到的结果,再经过空间注意...
空间注意力是注意力机制的一种形式,它被设计用来处理空间数据,例如图像。在计算机视觉中,空间注意力被用来关注图像中的某些特定区域,而忽略其他不相关或不重要的区域。 1、结构图 conv就是对应每个像素的权重 2、代码实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SpatialAttentio...
总的来说，空间注意力的实现过程可以概括如下：首先，通过一个局部网络将原始特征在空间维度上进行缩减，得到尺寸为H×W×1的特征图。接着，利用激活函数生成一个权重矩阵。最后，将这个权重矩阵与原始特征图进行相乘，即可得到空间注意力特征图。混合注意力机制 在混合注意力机制中，通道注意力和空间注意力可以通过串...
将通道权重乘以原本的特征图即可得到通道注意力特征图。 再如以下的结构图:通过CAP(全局平均池化),再通过sigmoid得到每个通道的权重图,与原来的特征相乘即可得到经过通道注意力之后的特征图。 如下通道注意力: 全局池化:对输入特征图的每个通道进行全局平均池化,得到每个通道的全局空间特征。 特征重塑:将池化后的特征重...
空间注意力机制可以在GAP之前引入,根据每个位置的重要性对特征图进行加权。这样,重要性高的区域将得到更多的关注,从而提取到更有代表性的特征。在进行GAP之后,得到的特征向量中携带了更多关于重要区域的信息,可以提高分类性能。 二、通道注意力机制 通道注意力机制是一种基于信道的注意力机制,它通过选择特征图中不同通...
卷积神经网络(CNN)是图像分类和检测任务的基础,但它们往往忽略了特征的不同重要性。为了解决这一问题,研究人员提出了注意力机制,一种通过加权不同特征通道或空间区域的方式,来增强模型关注的能力。今天,我们来聊一聊两种重要的注意力机制:通道注意力机制(CAM)和空间注意力机制(SAM)。
具体来说,空间注意力机制通过计算每个像素点的重要性,然后将重要性作为权重,对特征图进行加权。这样一来,在模型提取特征时,会更加关注图像中具有重要信息的区域,从而提高了特征的表示能力。 通道注意力机制是指模型在特征提取过程中关注通道维度上的重要信息。在深度卷积神经网络中,不同的通道通常包含了不同的特征表示...
卷积模块注意力机制模块如下: 可以分成空间注意力机制和通道注意力机制,说白了就是让模型可以从通道和位置上进行区分关注。 先看下通道注意力机制: 首先将feature map在spatial维度上进行压缩,得到一个一维矢量以后再进行操作。与SENet不同之处在于,对输入feature map进行spatial维度压缩时,作者不单单考虑了average poo...
简介:【Transformer系列(2)】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超详细讲解 前言 注意力机制一直是一个比较热的话题,其实在很早之前就提出了,我们在学习图像分类时在SENet就见到过,自从谷歌发表了《Attention Is All You Need》这篇论文后,注意力机制就真正火起来了,这篇论...
🌟三、多头注意力机制:Multi-Head Self-Attention 3.1 什么是多头注意力机制? 3.2 如何运用多头注意力机制? 🌟四、通道注意力机制:Channel Attention 4.1 什么是通道注意力机制? 4.2 SENet 4.3 其他通道注意力机制 ① ECA ② CBAM 🌟五、空间注意力机制:Spatial Attention ...