最近师妹问我spatial attention和channel attention的问题,我查了一下,网上一堆资料讲的云里雾里的,这里对个人理解做一些笔记。这两种注意力机制结构如下: 注意力机制,其实就是模仿人关注Region of Interest的过程(可参考显著图Saliency map)。 接下来以RGB图片 I ( H , W ) I_{(H, W)} I(H,W)为简...
Channel Attention方面,大致结构还是和SE相似,不过作者提出AvgPool和MaxPool有不同的表示效果,所以作者对原来的特征在Spatial维度分别进行了AvgPool和MaxPool,然后用SE的结构提取channel attention,注意这里是参数共享的,然后将两个特征相加后做归一化,就得到了注意力矩阵。 Spatial Attention和Channel Attention类似,先在cha...
compress(x)x_out = self.spatial(x_compress)scale = torch.sigmoid_(x_out)return x * scaleclass TripletAttention(nn.Module):def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max'], no_spatial=False):super(TripletAttention, self).__init__()self.ChannelGateH ...
所提出的Triplet Attention见下图所示。顾名思义,Triplet Attention由3个平行的Branch组成,其中两个负责捕获通道C和空间H或W之间的跨维交互。最后一个Branch类似于CBAM,用于构建Spatial Attention。最终3个Branch的输出使用平均进行聚合。 1、Cross-Dimension Interaction 传统的计算通道注意力的方法涉及计算一个权值,然后使...
题目:SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning 作者: Long Chen等(浙大、新国立、山大) 期刊:CVPR 2017 1 背景 注意力机制已经在自然语言
Spatial-Channel Atention(SCA): spatial attention block:采用pyramid scales,序列使用7*7,5*5,3*3卷积。通过逐层上采样实现不同尺度特征的结合获得精确的多尺度信息。并且采用global pooling提供全局context information。使用channel-wise attention map 实现特征的通道选择。上图b显示了channel-wise attention fusion ...
空间-通道注意力。第二种类型称为SpatialChannel(S-C),是一种首先实现空间注意的模型。对于S-C型,在给定初始特征图V的情况下,我们首先利用空间注意力Φ来获得空间注意力权重α。基于α、线性函数fs(·)和通道方向注意模型Φc,我们可以按照C-S类型的配方来计算调制特征X: ...
aiming to integrate theTransformer and dual attention block(DA-Block) into the traditional U-shaped architecture. Unlikeearlier transformer-based U-net models, DA-TransUNet utilizes Transformers and DA-Block tointegrate not only global and local features, but also image-specif ic positional and chann...
CBAM (Convolutional Block Attention Module): CBAM结合了通道注意力(Channel Attention)和空间注意力(Spatial Attention),其中通道注意力部分与SENet类似,但可能包含额外的细节(如同时使用最大池化MaxPool)。 3. 详细解释其中一种channel attention module的工作原理 以SENet为例,其工作原理如下: Squeeze操作:通过全局...
最近看了两篇论文是对CNN卷积层的channel做attention,效果都还不错。 第一个task是image caption,第二个task是visual QA 一、SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image …