classSpatialAttention(nn.Module):def__init__(self, kernel_size=7):super(SpatialAttention, self).__init__()assertkernel_sizein(3,7),"kernel size must be 3 or 7"padding =3ifkernel_size ==7else1self.conv = nn.Conv2d(2,1,kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn...
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...
2.3 Convolutional bottleneck attention module 代码语言:javascript 复制 classBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self,inplanes,planes,stride=1,downsample=None):super(BasicBlock,self).__init__()self.conv1=conv3x3(inplanes,planes,stride)self.bn1=nn.BatchNorm2d(planes)self.relu=nn.ReLU(i...
class CBAM(nn.Module): def __init__(self, c1, c2): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttentionModule(c1) self.spatial_attention = SpatialAttentionModule() def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out = self.spatial_attention(out) * out...
我们提出了一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)。给定一个中间特征映射,我们的模块沿着通道和空间两个独立维度依次推导注意映射,然后将注意映射与输入特征映射相乘,进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块,它可以无缝地集成到任何CNN体系结构中,开销可以忽略...
一个简单的示例来说明Convolutional Block Attention Module (CBAM) 的工作原理。考虑一个基本的卷积块,其中包含两个子模块:通道注意力模块(Channel Attention Module)和空间注意力模块(Spatial Attention Module)。 1. 输入:假设我们有一个输入特征图,形状为 (C, H, W),其中 C 是通道数,H 是高度,W 是宽度。
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/
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。
论文:CBAM: Convolutional Block Attention Module 收录于:ECCV 2018 摘要 论文提出了Convolutional Block Attention Module(CBAM),这是一种为卷积神将网络设计的,简单有效的注意力模块(Attention Module)。对于卷积神经网络生成的feature map,CBAM从通道和空间两个维度计算feature map的attention map,然后将attention map与...
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: 在这里插入图片描述 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...