coordinate attention 公式Coordinate Attention (CA) 的公式如下: 1. 水平注意力权重: g_h = σ(F_h(f_h)) 其中,F_h 和 f_h 分别表示水平方向的函数和特征。 2. 竖直注意力权重: g_w = σ(F_w(f_w)) 其中,F_w 和 f_w 分别表示竖直方向的函数和特征。 3. CA 模块的最终输出: y_c(i,...
Mobile Network设计的最新研究成果表明,通道注意力(例如,SE注意力)对于提升模型性能具有显著效果,但它们通常会忽略位置信息,而位置信息对于生成空间选择性attention maps是非常重要。 因此在本文中,作者通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注意力机制,将其称为“Coordinate Attention”。 与通过2维...
Coordinate attention 则是从X和Y两个方向来建模空间注意力。以图像张量的一个通道为例,总共会有 h+w 个系数 wx1,wx2,…,wxw,wy1,wy2,…,wyh ,任意两个系数进行相乘,得到 hw 个系数 wx1wy1,…,wxiwyj,…,wxwwyh ,用来标定 hw 不同位置。Coordinate attention建模了“十字架”型的空间注意力。通常来...
# CA (coordinate attention) import paddle import paddle.nn as nn import math import paddle.nn.functional as F class CA(nn.Layer): def __init__(self, in_ch, reduction=32): super(CA, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2D((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvg...
本文,提出一种新的高效的注意力机制,通过将位置信息嵌入到channel attention中,使mobile network能够在大范围内参与,同时避免产生显著的计算开销。为了减轻2D全局池化引起的位置信息损失,将channel attention分解为两个并行的1D特征编码过程,以有效地集成coordinate information into the generated attention maps。具体来说,...
简单说来,Coordinate Attention是通过在水平方向和垂直方向上进行最大池化,再进行transform对空间信息编码,最后把空间信息通过在通道上加权的方式融合。 Conclusion 这种方式与SE,CBAM有明显提升。 更多内容请关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结,最新技术跟踪。
论文:Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design(CVPR2021) 官⽅代码:https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention 那么坐标注意⼒是怎么做的呢? ⼀开始也进行了全局池化,但是是分了两个方向进⾏的——水平(X)方向和垂直(Y)方向,这就为通道注意⼒保留这两个方向的长距离依赖关系;然后拼...
该分享由Climbing Vison技术分享社区自制。本期是由刘旭东老师分享《Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design》。这篇顶会论文提出了亿中轻量化网络上的attention机制,比SE有效。围绕该论文,社区的小伙伴们也进行了深入探讨,获得了更深的理解。, 视频
classCoordinateAttention(nn.Module):def__init__(self,in_channels):super(CoordinateAttention,self).__init__()self.conv=nn.Conv2d(in_channels,in_channels,kernel_size=1)self.attention=nn.Conv2d(in_channels,in_channels,kernel_size=1)defforward(self,x):conv_output=self.conv(x)attention_output=...
channel与spatial两个维度提取具有意义的注意力特征,motivation如下: 由于每个feature map相当于捕获了原图中的某一个特征,channelattention有助于筛选出有意义的...:channelattentionmodule 总体流程如下: 对输入的特征图使用全局平均池化与全局最大池化,分别输入到MLP中,将结果进行element-wise add,经过激活函数后输出chan...