YOLOv5改进算法之添加CA注意力机制模块 简介: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。 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...
因此在本文中,作者通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注意力机制,将其称为“Coordinate Attention”。 与通过2维全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同,coordinate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...
CA注意力机制模块旨在增强移动网络学习特征的表达能力,它可以对网络中的任意中间特征张量 进行转化变化后输出同样尺寸的张量。 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...
图(c) CA模块结构 # CA (coordinate attention)importpaddleimportpaddle.nnasnnimportmathimportpaddle.nn.functionalasF# 激活函数用的是nn.Hardswish# 平均池化的API是 nn.AdaptiveAvgPool2D((None, 1))classCA(nn.Layer):def__init__(self,in_channel,reduction=32):super(CA,self).__init__()self.H_...
Coordinate Attention (CA) 可以插入到移动网络中,如助力MobileNetV2、EfficientNet等网络涨点,性能优于SE、CBAM等注意力模块,还可提高检测、分割性能,代码已开源! 作者单位:南洋理工大学 代码:https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention 论文:https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf ...
目前,轻量级网络的注意力机制大都采用SE模块,仅考虑了通道间的信息,忽略了位置信息。尽管后来的BAM和CBAM尝试在降低通道数后通过卷积来提取位置注意力信息,但卷积只能提取局部关系,缺乏长距离关系提取的能力。为此,论文提出了新的高效注意力机制coordinate attention,能够将横向和纵向的位置信息编码到channel attention中...
目前,轻量级网络的注意力机制大都采用SE模块,仅考虑了通道间的信息,忽略了位置信息。尽管后来的BAM和CBAM尝试在降低通道数后通过卷积来提取位置注意力信息,但卷积只能提取局部关系,缺乏长距离关系提取的能力。为此,论文提出了新的高效注意力机制coordinate attention,能够将横向和纵向的位置信息编码到channel attention中...
目前,轻量级网络的注意力机制大都采用SE模块,仅考虑了通道间的信息,忽略了位置信息。尽管后来的BAM和CBAM尝试在降低通道数后通过卷积来提取位置注意力信息,但卷积只能提取局部关系,缺乏长距离关系提取的能力。为此,论文提出了新的高效注意力机制coordinate attention,能够将横向和纵向的位置信息编码到channel attention中...
基于MobileNetV2进行模块设置的对比实验。 image 不同注意力结构在不同主干网络上的性能对比。 image 对目标检测网络的性能对比。 image 对语义分割任务的性能对比。 Conclusion 论文提出新颖的轻量级通道注意力机制coordinate attention,能够同时考虑通道间关系以及长距离的位置信息。通过实验发现,coordinat...
本文提出Coordinate Attention,CA,可以插入到Mobile Network中,可以使MobileNetV2、EfficientNet等网络涨点,性能优于SE、CBAM等注意力模块,同时还可以提高检测、分割任务的性能,代码即将开源! 作者单位:南洋理工大学 1 简介 Mobile Network设计的最新研究成果表明,通道注意力(例如,SE注意力)对于提升模型性能具有显著效果,但...