空间注意力模块。利用特征的空间间关系生成空间注意图。与通道注意不同,空间注意所关注的“在哪里”是一个信息部分,与通道注意互补。为了计算空间注意力,我们首先沿通道轴应用平均池和最大池操作,并将它们连接起来以生成一个有效的特征描述符。沿着通道轴应用池化操作可以有效地突出显示信息区域[33]。在连接的特征描述...
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...
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...
代码实现 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassChannelAttentionModule(nn.Module):def__init__(self,c1,reduction=16):super(ChannelAttentionModule,self).__init__()mid_channel=c1// reductionself.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool=nn.AdaptiveMaxPool2d(1)self.share...
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...
在本文中,我们提出了一个新的网络模块,名为“Convolutional Block Attention Module”。由于卷积操作通过混合跨通道和空间信息来提取信息特征,我们采用我们的模块来强调两个主要维度——通道轴和空间轴上的有意义的特征。为了实现这一点,我们依次应用通道和空间注意力模块(如图1所示),以便每个分支可以分别在通道和空间轴...
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3.Convolutional Block Attention Module Channel attention module. 由于特种图的每个通道都被看作是一个特征检测器,所以在给定的输入图像下,通道的注意力会集中在”什么“是有意义的。为了有效地计算通道注意力,作者压缩了输入特征图的空间维数。对于空间信息的聚合,目前普遍采用平均池化的方法。Zhou等人认为使用它来有...
参考论文:CBAM: Convolutional Block Attention Module 作者:Sanghyun Woo , Jongchan Park , Joon-Young Lee, In So Kweon; 1、简介 关键部分:提出了卷积块注意模块(CBAM),这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块。==给定一个中间特征图,我们的模块沿两个单独的维度(通道和空间)顺序推断注...