由于避免了降维操作,ECA模块能够保持更多的通道信息,从而生成更精确的通道注意力权重。这使得ECANet在保持模型性能的同时,也减少了模型的复杂度和计算成本。 未来,我们将进一步探索将ECA模块应用于更多的CNN架构中,如ResNeXt和Inception等。同时,我们也将研究如何将ECA与空间注意力模块相结合,以进一步提高模型的性能。此外...
作者将SE Block替换为ECA,复现SE实验 4.2. 对比实验 5. 总结 本论文提出了一个Effective Channel Attention模块,相比于经典的通道注意力,利用一维卷积,使用有限的参数实现了全局信息的传递,提升了性能,降低了参数规模;
因此,ECA的结构近似于(Global pooling-FC[k]-sigmoid)如图2,参数数量为k。 k由上述公式确定,γ=2,b=1。 图3 不同注意力模块嵌入的结果对比
基于DeviceNet协议的模拟量模块设计
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CVPR2020论文阅读——超强通道注意力模块ECANet! 注意力非常重要。 (2)基于以上分析,我们尝试通过提出一种有效的通道注意(ECA)来用于深度CNN的极其轻量级的通道注意模块,该模块在增加明显改进的同时,增加了很少的模型复杂性。 (3)在...。 为了克服性能和复杂性折衷之间的矛盾,本文提出了一种有效的信道注意(ECA)模...
代码地址:https://github.com/BangguWu/ECANet 论文摘要 最近,通道注意力机制被证明在改善深度卷积神经网络(CNNs)的性能方面具有巨大的潜力。然而,现有的方法大多致力于开发更复杂的注意力模块,以实现更好的性能,这不可避免地增加了模型的复杂性。为了克服性能和复杂性之间的矛盾,本文提出了一种有效的通道关注(ECA...
代码地址:https://github.com/BangguWu/ECANet 论文摘要 最近,通道注意力机制被证明在改善深度卷积神经网络(CNNs)的性能方面具有巨大的潜力。然而,现有的方法大多致力于开发更复杂的注意力模块,以实现更好的性能,这不可避免地增加了模型的复杂性。为了克服性能和复杂性之间的矛盾,本文提出了一种有效的通道关注(ECA...
代码地址:https://github.com/BangguWu/ECANet 论文摘要 最近,通道注意力机制被证明在改善深度卷积神经网络(CNNs)的性能方面具有巨大的潜力。然而,现有的方法大多致力于开发更复杂的注意力模块,以实现更好的性能,这不可避免地增加了模型的复杂性。为了克服性能和复杂性之间的矛盾,本文提出了一种有效的通道关注(ECA...