另一种是两个stage的ConvFFN,在其跳跃连接中,分别利用DWConv和Full-Connected Layer对输入信息进行下采样和升维。 Clo block Clo block由一个局部分支和一个全局分支组成。在全局分支中,首先对K和V进行下采样,然后对Q、K、V执行传统注意力过程,以提取低频全局信息。全局分支有效减少了计算注意力所需的Flop的数量,...
Convlutional Block Attention 简称 CBAM,于2018年提出的一种新的卷积注意力模块,提出将通道注意力与空间注意力融合的一种机制。 背景知识 在人类视觉大脑皮层中,使用注意力机制能够更快捷和高效地分析复杂场景信息。 在计算机视觉中能够能够把注意力聚集在图像重要区域而丢弃掉不相关的方法被称作是注意力机制(Attention...
4、Split-Attention网络 直接看ResNeSt block: 首先是借鉴了ResNeXt网络的思想,将输入分为K个,每一个记为Cardinal1-k,然后又将每个Cardinal拆分成R个,每一个记为Split1-r,所以总共有G=KR个组。 然后是对于每一个Cardinal中具体是什么样的: 这里借鉴了squeeze-and-excitation network(SENet) 中的思想,也就是基于...
注意力机制就是采用一种可以学习的方式来对特征重新赋予权重,权重高的特征就是注意力的注意点. Convolutional Block Attention Module 上面的结构图可以看到,一个特征经过一个Channel Attention Module和一个Spatial Attention Module被重新构造,输出了一个精修过的特征矩阵。 通道注意力 首先是通道注意力,我们知道一张图...
个人感觉是分割更需要Spartial-Channel联合的注意力来对画面中不同位置的不同特征进行关联,单纯用Channel...
Convolutional Block Attention Module (CBAM): What are Spatial Attention and Channel Attention? a. So, what's meant by Spatial Attention? b. Then what's Channel Attention, and do we even need it? c. Why use both, isn't either one sufficient?
我们可以看到 Block Size 越大,HBM Accesses 越低,在256附近基本就是效率最优的转折点。
残差连接对应的是每个block中的add 残差连接示意图如下。 残差连接 假设网络中某个层对输入x作用(比如使用Relu作用)后的输出是,那么增加residual connection之后,就变成了:这个+x操作就是一个shortcut。 那么残差结构有什么好处呢?显而易见:因为增加了一项x,那么该层网络对x求偏导的时候,多了一个常数项1。在反向...
CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文原文 代码实现:PyTorch Abstract 这是今年ECCV2018的一篇文章,主要贡献为提出一个新的网络结构。之前有一篇论文提出了SENet,在feature map的通道上进行attention生成,然后与原来的feature map相乘。这篇文章指出,该种attention方法只关注了通道层面上哪些层会具有更强的反馈能...
分类网络现在一般都是成一个block一个block,se模块就可以加到一个block结束的位置,进行一个信息refine。这里用了一些STOA的分类模型如:resnet50,resnext50,bn-inception等网络。通过添加SE模块,能使模型提升0.5-1.5%,效果还可以,增加的计算量也可以忽略不计。在轻量级网络MobileNet,ShuffleNet上也进行了实验,可以提升的...