3.论文:CBAM: Convolutional Block Attention Module 链接: 代码: 这是ECCV2018的一篇论文。 这篇文章同时使用了Channel Attention和Spatial Attention,将两者进行了串联(文章也做了并联和两种串联方式的消融实验) 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...
@Image super-resolution using very deep residual channel attention networks Residual Channel Attention Block """batch, height, width, channel =input.get_shape()# (B, W, H, C)f = tf.layers.conv2d(input, channel,3, padding='same', activation=tf.nn.relu)# (B, W, H, C)f = tf.laye...
gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max'], no_spatial=False):super(TripletAttention, self).__init__()self.ChannelGateH = SpatialGate()self.ChannelGateW = SpatialGate()self.no_spatial=no_spatialif not no_
3.1 Revisiting Channel Attention in SE Block 是一个卷积块的输出。 在SE块中,通道的权重计算方式是: image.png 其中, 是通道对的全局平均池化(GAP)并且 是Sigmoid 函数。 让 来自于 image.png 为了避免高的模型复杂性, 的大小分别是 , 。我们能够看见 包含了所有参数。而等式(2)中的降维可以减少模型的复杂...
3.4 Residual Channel Attention Block (RCAB) 如上所述,残差组和长跳过连接允许网络的主要部分集中于LR特征的更多信息组件.Channelattention提取信道之间的信道统计,以进一步增强网络的辨别能力。同时,启发 通过[10]中残差块(RB)的成功,我们将CA集成到RB中并提出残余信道注意块(RCAB)(参见图4)。 对于第g个RG中的...
3.2. Efficient Channel Attention(ECA)Module 3.2.1. SE Block存在的问题 ECA作者认为,两层全连接层\bold F_{ex}没有直接使用特征向量并得到其权重,这种间接的操作会破坏特征及其权重之间的关系。也就是说,ECA作者对SE Block中计算注意力系数的方式提出了质疑,因此,作者做了一组关于注意力系数计算方式的对照实验...
block after the final 1×1 convolution. Efficient Nets are considered to be state of the art (SOTA) in many tasks, ranging from Image Classification on the standard ImageNet-1k dataset to Object Detection on the MS-COCO dataset. This is a testament to the importance of channel attention, ...
Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks 原文arxiv 文章目录 摘要 前言 2 相关网络 3 Residual Channel Attention Network (RCAN) 3.1 Network Architecture 3.2 Residual in Residual (RIR) 3.3 Channel Attention (CA) 3.4 Residual Channel Attention Block (RCAB) 3.5 ...
每一个RCAB中包含了channel attention(CA)模块,这个模块和SENet中的squeeze and excitation模块是一样的。先用一个average pooling把每一个channel的特征图变成一个1x1的point,然后也参照SENet引入了reduction来减小模型的复杂度。SENet中的SE block在阅读笔记中有讲过。
Dilated Attention Block配合上面提出的Patch-Unshuffle/Shuffle,作者还设计了DAB最终得到的网络: 其中 $$\operatorname{SimpleGate}\left(\mathbf{X}_1, \mathbf{X}_2\right)=\mathbf{X}_1 \odot \mathbf{X}_2$$ $$\odot$$ 是element-wise乘积, $$\mathbf{X}_1$$, $$\mathbf{X}_2$$ 是X ...