深度学习 | 图像去雾任务 | SCI 2024顶刊 | FCAttention即插即用注意力模块,增强局部和全局特征信息交互,FCA适用于所有CV2维任务 01:41 深度学习 | 小目标分割或检测任务 | SSFF多尺度特征提取模块,适用于医学图像分割,小目标检测等所有CV任务通用的高频与低频特征多尺度融合模块。 02:00 深度学习 | 时间...
深度学习 | NLP时间序列预测任务 | ICLR 2023顶会 | 补丁时间序列预测PatchTST即插即用模块,NLP方向通用模块 02:46 深度学习 | CVPR 2024顶会 | CGLU卷积门控通道注意力即插即用模块,适用于CV和NLP任务通用注意力模块 03:11 深度学习 | 3D医学图像分割任务 | DFF多尺度动态特征融合模块,适用于3D医学图像...
SENet将通道注意力机制引入,迫使网络在通道方面上进行自我注意。可以看到se模块使用了很多次,对于ResNet50上,使用了16次,个人感觉这是我在yolox上对head部分每个预测输出添加一次SE模块精度提升不大的原因,即使用的次数太少,一个se模块无法对全局信息进行提炼。 SE模块是一个即插即用的模块,是一个提升网络精度的一...
本文提出了一种新的高效金字塔注意力分割模块(Efficient Pyramid Split Attention, EPSA),该模块可以有效地提取更细粒度的多尺度空间信息,同时可以建立更长距离的通道依赖关系。EPSA模块非常灵活和可扩展的,因此可以直接应用到各类计算机视觉网络架构中。 本文提出了一种新的骨干网络:EPSANet,它可以学习更丰富的多尺度特征...
在计算机视觉和深度学习中,注意力机制已经成为提高模型性能的关键技术之一。通道注意力作为一种重要的注意力机制,能够帮助模型更好地关注输入数据的重要特征。然而,传统的通道注意力模块如SE模块往往需要进行降维操作,这不仅增加了模型的参数数量,还可能影响模型的性能。为了解决这个问题,我们提出了一种名为ECANet的高效通...
SEnet 通道注意力模块 开篇一张图: 变量和图片解释: 三个正方体:特征向量,比如说图像的特征,H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道(黑白1通道、彩色3通道) 字母: X表示输入特征; Ftr表示的是对X进行一次卷积,也就是对特征进行一系列的操作之后的结果,表示为U;...
通道注意力模块 通道注意力聚焦在“什么”是有意义的输入图像,为了有效计算通道注意力,需要对输入特征图的空间维度进行压缩,对于空间信息的聚合,常用的方法是平均池化。但有人认为,最大池化收集了另一个重要线索,关于独特的物体特征,可以推断更细的通道上的注意力。...
GAM注意力模块 全局注意力模块基于CBAM注意力模块集成上重新设计通道与空间两个子模块实现,其中通道注意力直接使用MLP实现、空间注意力通过两个7乘7的卷积实现,最终GAM注意力添加到ResNet网络的效果相比SE注意力、CBAM注意力有明显提升。 YOLOv5 7.0 注意力加持版本 ...
SE:通道注意力模块【附Pytorch实现】.pdf,SE :通道注意⼒模块【附Pytorch实现】 1、动机 CNN中的核⼼操作就是卷积,早期⼤多研究都在探索如何增强空间编码能⼒,以提升CNN的性能。这篇⽂章探索了通道上的注意⼒,明确 地建模通道间的依赖关系,并提出了⼀个
医学图像分割任务 | BMVC 2024 | YOLO系列通用 | 多尺度自适应空间注意力特征融合MASAG即插即用模块,所有CV任务通用涨点多尺度特征融合模块 2160 -- 1:53 App 深度学习 | 通用涨点注意力模块 | ICML 2024顶会 | SLA简化线性注意力即插即用模块,适用于图像分类,目标检测等所有CV任务和NLP任务通用模块 1733 ...