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...
最终输出可以表示为公式6 Iii-A2 Visual-Semantic Convolution Module 图3:视觉-语义卷积模块。更深的特征更关注语义信息,而更浅的特征更关注视觉信息。 图2:从上到下分别是网络的浅层输出和深层输出。可以看出, 更关注细节,而 强调图像内更广泛的连接和上下文关系。 受到卷积层增强局部特征的强大能力的启发,作者设...
3.2. Efficient Channel Attention(ECA)Module 3.2.1. SE Block存在的问题 ECA作者认为,两层全连接层 \bold F_{ex} 没有直接使用特征向量并得到其权重,这种间接的操作会破坏特征及其权重之间的关系。也就是说,ECA作者对SE Block中计算注意力系数的方式提出了质疑,因此,作者做了一组关于注意力系数计算方式的对照...
这里,首先评估了内核大小对ECA模块的影响,并验证了自适应确定内核大小的方法的有效性,然后使用ResNet-50,ResNet101,ResNet-152,和MobileNetv2与现有CNN模型进行了比较。 Effect of Kernel Size (k) on ECA Module 首先,当k在所有卷积块中固定时,ECA模块分别是ResNet-40和ResNet-101的k=9和k=5处获得最佳结果。
3.3 ECA Module for Deep CNNs 介绍了一下ECA模块的代码逻辑 在使用没有降维的GAP聚合卷积特征之后,ECA模块首先自适应地确定内核大小k,然后执行1D卷积,然后执行Sigmoid函数以学习信道注意力。为了将我们的ECA应用于深度神经网络,我们按照中的相同配置将SE模块替换为ECA模块。由此产生的网络由ECA Net命名。Figure3给出...
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。
class ECA(nn.Module):"""Constructs a ECA module.Args:channel: Number of channels of the input feature mapk_size: Adaptive selection of kernel size"""def __init__(self, c1,c2, k_size=3):super(ECA, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.conv = nn.Conv1d(...
Efficient Channel Attention Module 简称 ECA,2020年 Qilong Wang等人提出的一种 高效通道注意力(ECA)模块 ; 提出了一种 不降维的局部跨通道交互策略 ,有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响 ; 该模块只涉及少数几个 参数,但具有明显的 效果增益 ; 适当的 跨通道交互 可以在保持 性能 的同时 显著降低模型...
全局平均池化将每个特征通道的数值取平均,生成一个通道数相同的向量;(3)通道注意力模块(Channel Attention Module):通道注意力模块是ECA-Net的核心组成部分。它在全局平均池化的基础上引入了注意力机制,以学习不同通道的重要性。通道注意力模块包括以下步骤:
2 Efficient Channel Attention (ECA) Module SE (Global pooling-FC[r]-ReLu-FC-sigmoid),FC[r]就是使用压缩比(降维)为 r 的FC层。 SE-Var1(0参数的SE,Global pooling-sigmoid) SE-Var2 (Global pooling-[·]-sigmoid),[·]为点积操作。