1. CA注意力机制 CA(Coordinate Attention)注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息,以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系。如下图: 1. 输入特征: CA 注意力机制的输入通常是一个特征图,它通常是卷积神经网络(CNN)中的某一层的输...
ca注意力机制公式 CA注意力机制的公式为：f=sigmoid(W(p+q)) 其中，f代表注意力权重，W是可学习的参数，p和q分别代表位置编码和查询向量，"+"表示拼接操作，"*"表示矩阵乘法，"sigmoid"是激活函数。
CA 注意力机制的实现过程如下图所示。 CA 为了获取图像宽度和高度上的注意力并对精确位置信息进行编码,先将输入特征图分为宽度和高度两个方向分别进行全局平均池化,分别获得在宽度和高度两个方向的特征图,如下公式如下所示。 接着将获得全局感受野的宽度和高度两个方向的特征图拼接在一起,之后将它们送入共享的卷积...
🚀三、添加C3_CA注意力机制方法(在C3模块中添加) 上面是单独加注意力层,接下来的方法是在C3模块中加入注意力层。 刚才也提到了,这个策略是将CA注意力机制添加到Bottleneck,替换Backbone中的所有C3模块。 (因为步骤和上面相同,所以接下来只放重要步骤噢~) 第①步:在common.py中添加CABottleneck和C3_CA模块 将下...
为了更加清晰的描述CA注意力,这里先对SE block进行讨论。 3.1 Revisit SE Block 在结构上,SE block可分解为Squeeze和Excitation 2步,分别用于全局信息嵌入和通道关系的自适应Re-weight。 Squeeze 在输入的条件下,第通道的squeeze步长可表示为: 式中,是与第通道相关的输出。 输入来自一个固定核大小的卷积层,因此...
CA注意力机制是最近提出的一种注意力机制,全面关注特征层的空间信息和通道信息。 代码下载 Github源码下载地址为: https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch 复制该路径到地址栏跳转。 CA注意力机制的概念与实现 该文章的作者认为现有的注意力机制(如CBAM、SE)在求取通道注意力的时候,通道的处理一般是...
Coord Attention(CA)注意力机制是新提出的一种注意力机制,全面关注特征层的空间信息和通道信息,CoordA ttention简单灵活且高效,可以插在几乎不带来额外计算开销的前提下,提升网络的精度。可以一起简单学习一下。 博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/124215030 GIthub地址:https://github....
自从yolov5-5.0加入se、cbam、eca、ca发布后,反响不错,也经常会有同学跑过来私信我能不能出一期6.0版本加入注意力的博客。个人认为是没有必要专门写一篇来讲,因为步骤几乎一样,但是问的人也慢慢多了,正好上一篇加入注意力的文章写的略有瑕疵,那就再重新写一篇。 yolo
Coord Attention(CA)注意力机制是新提出的一种注意力机制,全面关注特征层的空间信息和通道信息,CoordA ttention简单灵活且高效,可以插在几乎不带来额外计算开销的前提下,提升网络的精度。可以一起简单学习一下。 博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/124215030 GIthub地址:https://github....
CA(位置注意力) 位置注意力将通道注意力分解为两个1维特征编码过程,分别沿2个空间方向聚合特征。这样,可以沿一个空间方向捕获远程依赖关系,同时可以沿另一空间方向保留精确的位置信息。然后将生成的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的attention map,可以将其互补地应用于输入特征图,以增强关注对象的表示。