深度学习CNN中可以将注意力机制分为通道注意力和空间注意力两种,通道注意力是确定不同通道之间的权重关系,提升重点通道的权重,抑制作用不大的通道,空间注意力是确定空间邻域不同像素之间的权重关系,提升重点区域像素的权重,让算法更多的关注我们需要的研究区域,减小非必要区域的权重。 一、SE (Squeeze and Excitation)...
论文名称:ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks(CVPR 2020)第1部分:论文精读摘要:近年来,通道注意力机制在提高深度卷积神经网络(CNNs)的性能方面上显示出了巨大的…
ECANet的作者认为降维会给通道注意力预测带来副作用,并且捕获所有通道之间的依赖关系是低效且不必要的。因此,作者提出了一种用于深度 CNN 的 Efficient Channel Attention (ECA) 模块,该模块避免了降维并以有效的方式捕获跨通道交互。如下图所示。 图 2. 我们的高效通道注意 (ECA) 模块示意图。给定...
例如,ECA-Net50在Top-1准确率上比ResNet-50提高了2.28%,同时额外参数和计算量极少 。 模型复杂性:尽管性能提升,ECA-Net的模型复杂性低于其他最先进的CNN架构,如ResNeXt和DenseNet。这使得ECA成为各种CNN模型的有前景的补充 。 泛化能力:ECA-Net在目标检测和实例分割等任务中展现出良好的泛化能力。其轻量级设计和高...
CNNs在计算机视觉领域广泛应用，特别是在图像分类、目标检测和语义分割任务中取得了巨大进展。自AlexNet的突破性成果后，研究人员不断探索如何进一步提高深度CNNs的性能。通道注意力的引入，尤其是SENet中的通道注意力机制，为各种深度CNN架构带来了明显的性能增益。然而，一些后续方法通过捕捉更复杂的通道相关性...
基于MSIF-ECACNN 的液压系统故障诊断doi:10.3969/j.issn.1001-3881.2024.23.031ARTIFICIAL neural networksCONVOLUTIONAL neural networksFLOW sensorsFAULT diagnosisCHANNELS (Hydraulic engineering)PRESSURE sensorsTo address the complex and difficulty to identify hydraulic signals accurately, an effective ...
此外,改善风速模拟可以有效减少模型间不确定性,因此该研究还采用了深度卷积神经网络 (CNN),与高效通道注意力 (ECA) 模块 (ECA-Net) 相结合来生成可靠的预测结果。相关评估结果对于我国风力发电的中长期规划,以及与碳排放减少相关的政策制定具有重要意义。
最近,通道注意力机制在改善深度卷积神经网络(CNNs)性能方面具有巨大的潜力。然而,大多数现有的方法致力于开发更复杂的注意力模块,以获得更好的性能,这不可避免地增加了模型的复杂性,加重了计算负担。为了克服性能和复杂性权衡的悖论,本文提出了一种有效的信道关注(ECA)模块,该模块只涉及少量参数k (k <= 9),但是...
计算机视觉领域中的注意力机制在深度学习中起到了至关重要的作用。从最初的CNN模型,到如今的大规模预训练模型,注意力机制的运用一直是研究的热点。其中,Yolov5模型作为目标检测领域的佼佼者,其性能的提升离不开各种注意力机制的加入。本文将详细介绍在Yolov5中如何通过引入不同的注意力机制来提升模型的性能。首先,我...
注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。为了合理利用有限的视觉信息处理资源,人类需要选择视觉区域中的特定部分,然后集中关注它。例如,人们在阅读时,通常只有少量要被读取的词会被关注和处理。综上,注意力机...