上图给出了添加CBAM模块之后的整体结构。可以看到的是,卷积层输出的结果,会先通过一个通道注意力模块,得到加权结果之后,会再经过一个空间注意力模块,最终进行加权得到结果。 通道注意力模块如上图子图1所示。将输入的特征图,分别经过基于width和height的global max pooling 和global average pooling,然后分别经过MLP。
由于 CBAM 是一个轻量级通用模块,因此它可以无缝集成到任何 CNN 架构中,且开销可以忽略不计,并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。 我们通过在 ImageNet-1K、MS~COCO检测和VOC~2007检测数据集上进行大量实验来验证我们的 CBAM。 我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进,证明了 CBAM 的广泛适用...
CBAM表示结合通道与空间注意力机制的卷积块，相较于仅关注通道的SE模块，效果更优。CBAM结构包含通道注意力模块与空间注意力模块。通道注意力模块通过宽度与高度的全局最大池化与全局平均池化，生成通道注意力图，随后与输入特征图进行逐元素相乘。空间注意力模块基于通道注意力图，通过全局最大池化与平均池化...
在改进YOLOv8时，引入了卷积块注意力模块（CBAM）以提高检测性能。CBAM是一种轻量级通用模块，旨在增强CNN架构的自适应特征细化能力。它通过沿着通道和空间两个维度独立推断注意力图，随后将注意力图与输入特征图相乘，实现特征的精细调整。由于CBAM模块的简洁设计和低开销，它能够无缝集成至各种CNN架构中，且...
即插即用通道优先注意力机制CPCA,即插即用涨点启动 ai缝合大王 2167 0 01:55 CBAM又双叕被秒了?即插即用-CAFM注意力卷积模块,适用于图像数据暴力涨点! 小周天天卷AI 2784 3 01:27 即插即用-CPCA注意力机制模块,打破SE、CBAM注意力机制,模型指标提升! 小周天天卷AI 1653 2 02:25 (2024 ...