深度学习论文笔记(注意力机制)——CBAM: Convolutional Block Attention Module,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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,…
【注意力机制】CBAM: Convolutional Block Attention Module 阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
CBAM:Convolutional Block Attention Module 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...
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...
3 Convolutional Block Attention Module 以中间特征图F∈RC * H * W为输入,CBAM依次推导出一维通道注意图Mc∈RC * 1 * 1,二维空间注意图Ms∈R1 * H * W,如图1所示。整体的注意过程可以总结为: 其中⊗表示element-wise乘法。在乘法过程中,注意力值被相应地广播(复制):通道注意力值被沿空间维度广播,反之...
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。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机制来增加表现...
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是2018年被提出的,不同于ViT的Attention,CBAM是为CNN量身定做的Attention模块,实现简单、效果好,你值得拥有。 depth)、宽度(width)和基数(cardinality)三个方面入手。深度很好理解,就是模型的层数,层数越多模型越深。下面说一说基数和宽度的区别。
3. Convolutional Block Attention Module 给定一个中间特征映射F∈RC xHxW作为输入, CBAM的1维通道注意图Mc ∈RC ×1×1 和2D 空间注意图Ms ∈R1×HxW 如图1所示。总的注意过程可以概括为: 表示逐元素相乘。在相乘过程中,注意值被广播。相应地,通道注意值被沿着空间维度广播,反之亦然。F’’是最终输出。
本文提出了卷积块的注意力模块(Convolutional Block Attention Module),简称CBAM,该模块是一个简单高效的前向卷积神经网络注意力模块。给定一张特征图,CBAM沿着通道(channel)和空间(spatial)两个单独的维度依次推断注意力图,然后将注意力图和输入特征图相乘,进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块,可以无缝...