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.Module...
目录 收起 1、ECA Layer 2、代码实现 paper:ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks Code:github.com/BangguWu/ECA 1、ECA Layer 在重新审视 SE通道注意力 的基础上,作者对通道降维和跨通道交互等方面对通道注意力的影响进行了重新审视。在此基础上,提出了一种更为高效...
ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制在设计上旨在改进通道间的依赖学习，避免了SE注意力机制中的通道压缩降维步骤，这一步骤在学习通道间依赖关系时存在不利影响。ECA机制通过1维卷积高效实现了局部跨通道交互，简化了操作流程，减少了计算复杂性，对网络处理速度的影响最小。具体实现步骤包括三个关键...
ECA（Enhanced Convolutional Attention）模块设计了一种高效的通道注意力机制。该方法保留了原始通道间的权重更新，并通过局部跨通道交互提升结果。此外，ECA模块引入了自动调节内核大小的机制，以决定交叉学习的覆盖范围。在ImageNet数据集上，ECA模块几乎在相同的参数下实现了分类top-1 acc 2%的提升。Squeeze...
Additionally, it introduces an efficient channel attention (ECA) lightweight attention mechanism to enhance accuracy. We evaluate the proposed model using the MSCOCO dataset and compare it with HRNet. The experimental results demonstrate that BDENet achieves a 41.4% reduction...
CV中的Attention机制系列分享之软注意力——通道注意力机制(ECANet)交流所用的PPT分享链接:https://pan.baidu.com/s/15jLlXBrqJXu0CX_n-LlMmQ 提取码:q1hm, 视频播放量 7811、弹幕量 77、点赞数 251、投硬币枚数 278、收藏人数 217、转发人数 24, 视频作者 渣渣的熊猫潘,
为了平衡表现性和复杂性,这篇文章提出了一个有效的通道注意力模型(Efficient Channel Attention,ECA),它仅涉及少数几个参数,同时带来明显的性能提升。通过剖析SENet中的通道注意模块,我们从经验上表明避免降维对于学习通道注意很重要,并且适当的跨通道交互可以在保持性能的同时显着降低模型的复杂性。
(Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks,ECA-Net),更进一步优化了模型,降低了参数量和计算量.以菜粉蝶,粘虫,黄曲条跳甲,菜蝽,蚜虫,... 李勇,廖桂平 - 《农村经济与科技》 被引量: 0发表: 2024年 LGP-YOLO: an efficient convolutional neural network for surface defect detection ...
作者通过比对试验分别比较了降维和通道信息交流对SE Block的影响,分别得出两个结论,不降维的SE具有更好性能,通道信息交流有助于SE性能提升。因此在SE Block的基础上提出了更轻量化的ECA Block 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...
简介:本文将深入探讨在计算机视觉领域中,注意力机制在Yolov5中的运用,以及如何通过引入不同的注意力机制来提升模型的性能。我们将从CBAM开始,介绍SE, ECA, CA, SimAM, ShuffleAttention, Criss-CrossAttention以及CrissCrossAttention等注意力机制,并探讨它们在Yolov5中的实现方式。