从这个角度上来看,确实就叫做通道注意力机制。 与原结构合并 论文中提到了和两种经典结构合并的方式: Inception: ResNet 先把通道注意力的这个向量与残差结构中的U相乘之后再和恒等映射进行相加。 计算复杂度评估 通过上面的描述,很容易知道这个SE结构没有增加什么复杂的结构,所以论文中拿出来和ResNet-50做了个对比...
1. 注意力机制的产生 2. 注意力机制 2.1 原理 2.2 代码 3. 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 2.1 Embedding 操作 2.2 q, k 操作 2.3 v 操作 2.4 代码 4. 多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention Machanism) 4.1 q, k 操作 4.2 v 操作 4.3 代码 5. 通道注意力机制 5.1 SENet 介绍 5.2 ...
通道注意力机制在多种计算机视觉任务中展现出了显著的优势,包括图像分类、目标检测、图像分割等。通过引入通道注意力机制,这些任务中的神经网络能够更好地聚焦于关键特征,从而提升整体性能。 例如,在图像分类任务中,通道注意力机制可以帮助网络更加准确地识别出图像中的关键对象;在目标检测任务中,它则可以帮助网络更好地...
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...
1.2.2 注意力机制计算过程 🌟二、自注意力机制:Self-Attention 2.1 什么是自注意力机制? 2.2 如何运用自注意力机制? 2.3 自注意力机制的问题 🌟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...
通道注意力机制关注于图像特征图中不同通道之间的相关性。在卷积神经网络(CNN)中,每个通道都代表了一种特定的特征,而通道注意力机制通过为每个通道赋予不同的权重,来强调或抑制这些特征。 2.2 典型应用:SENet SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)是通道注意力机制的一个典型代表。它通过全局平均池化和全连接层来学...
3.通道注意力机制(Channel Attention Module) 4.空间注意力机制(Spatial Attention Module) 5.CBAM与ResNet网络结构组合 6.可视化效果图 7.代码resnet_cbam.py 1. 前言 什么是注意力机制? 注意力机制(Attention Mechanism)是机器学习中的一种数据处理方法,广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型...
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...
1.通道注意力模块 通道注意力是关注哪个通道上的特征是有意义的,输入feature map是H x W x C,先分别进行一个全局平均池化和全局最大池化得到两个1 x 1 x C的feature map , 然后将这两个feature map分别送入两层的全连接神经网络,对于这两个feature map,这个两层的全连接神经网络是共享参数的,然后,再将得...
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...