CSAM: Channels and Spatial Attention Module 4. TripletAttention:三元组注意力机制 5. CoordAttention… 算法小乔发表于共同深度学... Seq2Seq Attention Mechanism (注意力机制)详解 韩门出贫僧 (即插即用模块-Attention部分) 三十五、(CVPR 2023) FSA 频域自注意力 御宇w 基于注意力的循环神经网络模型用于...
修改对应的配置文件,并且将plugins的参数“type”设置为“ECAAttention”,可参考J.Mm:【YOLO改进】主干插入注意力机制模块CBAM(基于MMYOLO) 修改后的ECA.py import torch from torch import nn from torch.nn import init from mmyolo.registry import MODELS @MODELS.register_module() class ECAAttention(nn.Modul...
CBAM(Convolutional Block Attention Module)结合了特征通道和特征空间两个维度的注意力机制。核心在于:应用Channel Attention Module(通道注意模块)和Spatial Attention Module(空间注意模块)结合,对输入进来的特征层分别进行通道注意力和空间注意力模块的处理。 CBAM通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度,和SEnet类似。
1.2 CBAM(Convolutional Block Attention Module) CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种基于通道和空间的注意力机制,它结合了SENet的通道注意力和Spatial Attention机制。CBAM是由Sanghyun Woo等人在2018年的论文《CBAM: Convolutional Block Attention Module for Visual Attention》中提出的。CBAM将通道注意力机...
ECA(Efficient Channel Attention)模块是一种轻量级的通道注意力机制,旨在通过最少的额外参数和计算成本来提升深度卷积神经网络(CNN)的性能。以下是ECA模块的详细代码实现,包括类定义、初始化函数和核心功能代码。 1. ECA模块的类定义和初始化函数 python import torch import torch.nn as nn import math class ECA_...
源码:https://github.com/houqb/CoordAttention 5.2 CA的实现代码 importtorchimporttorch.nnasnnclassh_sigmoid(nn.Module):def__init__(self, inplace=True):super(h_sigmoid,self).__init__()self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)defforward(self, x):returnself.relu(x +3) /6classh_swish(nn...
Spatial Attention Module:空间注意力机制模块 空间注意力机制的结构如上图所示,空间注意力机制对于输入的特征图,进行最大池化处理和平均池化处理,然后将两者处理的结果在同一维度上进行堆叠,再利用一个1*1的卷积调整通道数,不改变通道数,最后使用Sigmoid函数缩放到(0-1)之间,作为通道注意力机制权重,最后与输入图像进行...
Therefore, this article proposed the EfficientNet-E model, which uses the more advanced ECA module (Efficient Channel Attention module) to replace the SE module in the EfficientNet. It improves the performance of the model by enhancing the performance of the atten...
CBAM (Convolutional Block Attention Module)结合通道注意力和空间注意力机制，通过全局平均池化和最大池化，再进行全连接处理，获得通道和空间的权重。效果比SE好，但计算量大。ECA (Efficient Channel Attention)ECANet是SENet的改进版，用1D卷积替代全连接层，直接在全局平均池化后的特征上进行学习。计算...
当然,可能原因是ECA-Net是2020跟进SENet的工作,此时attention module的讨论已经相对成熟了,所以脉络也更加清晰,示意图如下: 图0. ECA 模块示意图 文章主要想解决的痛点是:更加便宜的学到通道的注意力,即提高学习通道注意力的效率。 为此,作者先总结了现有注意力研究的两大方向: 1. 改善特征汇聚的策略。比如,CBAM...