首先在ultralytics/nn/modules文件夹下,创建一个 cbam.py文件,新增以下代码 importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitclassChannelAttentionModule(nn.Module):def__init__(self,c1,reduction=16):super(ChannelAttentionModule,self).__init__()mid_channel=c1//reductionself.avg_pool=nn....
def init(self, inchannels, ratio=16): super(ChannelAttention, self)._init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, in_channels // ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels...
二、ECA(Efficient Channel Attention) ECA注意力机制也是通道注意力的一种方法,该算法是在SE算法的基础上做出了一定的改进,首先ECA作者认为SE虽然全连接的降维可以降低模型的复杂度,但是破坏了通道与其权重之间的直接对应关系,先降维后升维,这样权重和通道的对应关系是间接的,基于上述,作者提出一维卷积的方法,避免了降维...
CBAM: Convolutional Block Attention Module 1. 摘要 作者提出了一个简单但有效的注意力模块 CBAM,给定一个中间特征图,我们沿着空间和通道两个维度依次推断出注意力权重,然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整. 由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块,它可以无缝地集成到任何 CNN 架构中,额外开销忽略不计,并且可以...
最后,将权重通过乘法逐通道加权到输入特征层上,生成Spatial attention模块需要的输入特征。 代码实现如下: #(1)通道注意力机制class channel_attention(nn.Module):# 初始化, in_channel代表输入特征图的通道数, ratio代表第一个全连接的通道下降倍数def __init__(self, in_channel, ratio=4):# 继承父类初始化...
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于增强卷积神经网络(CNN)特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释: 1. CBAM的基本概念 CBAM是一种轻量级的通用模块,可以无缝集成到任何CNN架构中,以增强网络对重要特征的关注。CBAM通过顺序应用通道注意力(Channel Attention)和空间注意力(Spatial Attentio...
CBAM是轻量级的一般的module,他可以集成到任何CNN中...。 Channel attention module 和senet的工作类似,都是首先将feature map在spatial维度上进行压缩,得到一个一维矢量再进行操作。与SENet不同之处在于,对输入 CBAM论文记录 简介CBAM是ECCV2018年的文章,提出一个新的结构。SENet在特征图的通道上进行attention生成,...
Note that it is the attention map that is returned, not the attention map multiplied by the input, and sigmoid is missing. This will shortly be clarified. 对于空间注意,BAM 用 1 X 1 卷积压缩通道(减少因子与通道注意的相同),用几个扩张的 3 X 3 卷积模拟空间交互,并将特征图减少到单个通道另一...
(in_planes// ratio, in_planes, 1, bias=False)self.sigmoid=nn.Sigmoid()defforward(self,x):avg_out=self.f2(self.relu(self.f1(self.avg_pool(x)))max_out=self.f2(self.relu(self.f1(self.max_pool(x)))out=self.sigmoid(avg_out+max_out)returnoutclassSpatialAttention(nn.Module):def__init...
Convolutional Block Attention Module(CBAM)是一种针对卷积神经网络(CNN)设计的新型注意力机制,旨在增强其在各种计算机视觉任务中的性能,如图像分类和目标检测。CBAM依次沿着通道和空间两个独立维度推断注意力图,然后将这些图结合起来,自适应地优化输入特征图。