CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种深度学习领域的注意力机制,旨在增强卷积神经网络对图像特征的建模和表示能力。CBAM引入了通道和空间两种不同的注意力机制,使模型能够动态调整特征图的权重,以适应不同的任务和场景。 参考论文:https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf 背景 深度学习中的卷积神经网络在图...
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种深度学习领域的注意力机制,旨在增强卷积神经网络对图像特征的建模和表示能力。CBAM引入了通道和空间两种不同的注意力机制,使模型能够动态调整特征图的权重,…
nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansionforiinrange(1, blocks): layers...
nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=downsample_kernel_size, stride=stride, padding=downsample_padding, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, groups, reduction, stride, downsample)) self.inp...
CBAM: Convolutional Block Attention Module Abstract 我们提出了卷积块注意模块(CBAM),一个简单而有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块。给定中间特征图,我们的模块依次推导出沿通道和空间两个独立维度的注意力map,然后将注意力map乘到输入特征图上进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块,它可以无缝地集...
Convolutional Block Attention Module 给定一个中间层的特征图 F∈RC×H×W 作为输入,CBAM顺序产生一个1D的channel attention map Mc∈RC×1×1 和一个2D的 Spatial attention map Ms∈R1×H×W ⊗ 表示元素之间相乘。 图2 Channel attention module 由于特征图的每个通道都被视为特征检测器,因此channel atte...
CBAM全称是Convolutional Block Attention Module, 是在ECCV2018上发表的注意力机制代表作之一,论文地址见附录。本人在打比赛的时候遇见过有人使用过该模块取得了第一名的好成绩,证明了其有效性。 在该论文中,作者研究了网络架构中的注意力,注意力不仅要告诉我们重点关注哪里,还要提高关注点的表示。目标是通过使用注意...
4 ResBlock + CBAMPyTorch代码: class CBAM(nn.Module): def __init__(self, channel): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttentionModule(channel) self.spatial_attention = SpatialAttentionModule() def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out =...
本文利用attention機制,使得針對網路有了更好的特徵表示,這種結構通過支路學習到通道間關係的權重和畫素間關係的權重,然後乘回到原特徵圖,使得特徵圖可以更好的表示。 Convolutional Block Attention Module 這裡的結構有點類似與SENet裡的支路結構。 對於Channel attention module,先將原feature map分別做global avg ...
3、Convolutional Block Attention Module 图 2:每个注意力子模块的示意图。如图所示,通道子模块利用共享网络同时使用最大池输出和平均池输出;空间子模块利用沿通道轴汇集的相似的两个输出并将它们转发到卷积层。 给定中间特征图F∈RC×H×W作为输入,CBAM 依次推断出 1D 通道注意力图Mc∈RC×1×1...