1. 图像分类:CBAM模块可以嵌入到CNN架构中,用于提高图像分类任务的性能。通过自适应特征调整,模型可以更好地捕获图像中不同通道和位置的特征。 2. 目标检测:在目标检测任务中,CBAM模块可以应用于改进目标检测器的性能。通过引入通道和空间的自适应调整,CBAM可以增强目标检测器对不同目标尺寸和位置的敏感性,提高检测的...
2.3 Convolutional bottleneck attention module 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...
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 Mo…
如图1所示为CBAM(Convolutional Block Attention Module),该模块有两个子模块:通道和空间模块。在深度网络的每个卷积快上,通过CBAM模块自适应地细化中间特征映射。 图2 Channel Attention Module 接下来依次介绍通道注意力模块和空间注意力模块。如图2所示为通道注意力模块,作者利用特征的通道间关系生成通道注意图。由于特...
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...
CBAM模块，全称为卷积块注意力机制，主要由通道注意力和空间注意力两部分组成。通道注意力首先处理，它基于特征图的宽、高进行全局平均池化和全局最大池化，生成通道注意力权重，通过Sigmoid函数归一化后，逐通道加权原始输入特征图，实现通道注意力对特征图的重新标定。紧接着，空间注意力模块对经过通道注意...
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于增强卷积神经网络(CNN)特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释: 1. CBAM的基本概念 CBAM是一种轻量级的通用模块,可以无缝集成到任何CNN架构中,以增强网络对重要特征的关注。CBAM通过顺序应用通道注意力(Channel Attention)和空间注意力(Spatial Attentio...
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...
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。