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...
ECA模块提供了一种更高效的通道注意力机制,它使用一维卷积替代了SE模块中的全连接层,大大减少了计算量。 ECA模块的主要特点包括: 自适应kernel size:根据通道数自动选择一维卷积的kernel size。 无降维操作:直接在原始通道上进行操作,避免了信息损失。 局部跨通道交互:通过一维卷积捕捉局部通道间的依赖关系。 ECA模块...
2、ECA-Net(Efficient Channel Attention) ECA模块提供了一种更高效的通道注意力机制,它使用一维卷积替代了SE模块中的全连接层,大大减少了计算量。 ECA模块的主要特点包括: 自适应kernel size:根据通道数自动选择一维卷积的kernel size。 无降维操作:直接在原始通道上进行操作,避免了信息损失。 局部跨通道交互:通过一...
2、ECA-Net (Efficient Channel Attention) ECA模块提供了一种更高效的通道注意力机制,它使用一维卷积替代了SE模块中的全连接层,大大减少了计算量。 ECA模块的主要特点包括: 自适应kernel size:根据通道数自动选择一维卷积的kernel size。 无降维操作:直接在原始通道上进行操作,避免了信息损失。 局部跨通道交互:通过...
下面我们将介绍几种常用注意力机制的PyTorch实现,包括SE模块、ECA模块、PSANet和CBAM。 1、Squeeze-and-Excitation (SE) 模块 SE模块通过建模通道间的相互依赖关系引入了通道级注意力。它首先对空间信息进行"挤压",然后基于这个信息"激励"各个通道。 SE模块的工作流程如下: ...
下面我们将介绍几种常用注意力机制的PyTorch实现,包括SE模块、ECA模块、PSANet和CBAM。 1、Squeeze-and-Excitation (SE) 模块 SE模块通过建模通道间的相互依赖关系引入了通道级注意力。它首先对空间信息进行"挤压",然后基于这个信息"激励"各个通道。 SE模块的工作流程如下: ...
SE的另一种实现方式 3、轻量模块ECANet(通道注意力超强改进) 4、Coordinate Attention 摘要 计算机视觉(computer vision)中的注意力机制(attention)的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。 注意力机制按照关注的域来分:
SE的另一种实现方式 3、轻量模块ECANet(通道注意力超强改进) 4、Coordinate Attention 摘要 计算机视觉(computer vision)中的注意力机制(attention)的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。 注意力机制按照关注的域来分:
在神经网络中引入注意力机制有很多种方法,以卷积神经网络为例,可以在空间维度增加引入注意力机制,也可以在通道维度增加注意力机制(SE),当然也有混合维度(CBAM)即空间维度和通道维度增加注意力机制。 2. SENet注意力机制 2.1 方法介绍 SE注意力机制(Squeeze-and-Excitation Networks)在通道维度增加注意力机制,关键操作...
下面我们将介绍几种常用注意力机制的PyTorch实现,包括SE模块、ECA模块、PSANet和CBAM。 1、Squeeze-and-Excitation (SE) 模块 SE模块通过建模通道间的相互依赖关系引入了通道级注意力。它首先对空间信息进行"挤压",然后基于这个信息"激励"各个通道。 SE模块的工作流程如下: ...