Conv2D(48,128, kernel_size=5, padding=2), ECA(3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2), nn.Conv2D(128, 192,kernel_size=3,stride=1,padding=1), ECA(5), nn.ReLU(), nn.Conv2D(192,192,kernel_size=3,stride=1,padding=1), ECA(5), nn.ReLU(), nn.Conv2D(192,1...
与主干模型相比,带有ECA模块的深度CNNs(称为ECA- net)引入了很少的额外参数和几乎可以忽略的计算,同时带来了性能增益。例如,对于具有24.37M参数和3.86 GFLOPs的ResNet-50来说, ECA-Net50的附加参数和计算分别为80和4.7e-4 GFLOPs;与此同时,ECA-Net50在Top 1 Accuracy方面比ResNet-50高出2.28%。表1 总结了现...
SENet和其改进版ECA-Net是近年来在计算机视觉领域备受关注的轻量级网络结构。SENet最初在2017年的ImageNet比赛中崭露头角，通过引入注意力机制，关注特征通道间的交互，显著提高模型性能。而ECA-Net则在2019年CVPR上提出，专注于更高效地学习通道注意力，避免了过多的参数和计算量。接下来，我们将详细探讨...
ECA模块的具体结构和它的Pytorch代码如下图2所示。 图2 ECA模块的具体结构和它的Pytorch代码 ECA模块的思想是非常简单的,去除了原来SE模块中的FC层,直接在GAP之后的特征上通过一个可以权重共享的1D卷积进行学习,其中1D卷积涉及到超参k,就是卷积核尺寸,它代表了局部跨通道交互的覆盖率。本人一开始在看ECA模块的结构...
改进SENet-ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码地址:https://github.com/BangguWu/ECANet 讲解:https://mp.weixin.qq.com/s/LOOhcmyMIVJugER0wJkDhg
ECANet:通道注意力的超强改进 摘要 近年来,通道注意机制在提高深度卷积神经网络(CNNs)性能方面发挥了巨大的潜力。然而,现有的方法大多致力于开发更复杂的注意力模块以获得更好的性能,这不可避免地增加了模型的复杂性。为了克服性能与复杂度权衡的矛盾,本文提出了一种高效通道注意力(ECA)模块,该模块只涉及少数几个参...
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...
改进SENet-ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks,论文链接:https://arxiv.org/abs/1910.03151代码地址:https://github.com/BangguWu/ECANet讲解:https://mp.weixin.qq.com/s/LOOhcmyMIVJugER0wJkDhg
二.ECA-Net:Efficient Channel Attention for Deep CNN SENet是发表在2017年的,ECA是今年CVPR的一篇,主要是对SE进行了一些改进,下面我们一起来看一下。 1.Introducion 作者的motivation是“Can one learn effective channel attention in a more efficient way?“首先先来跟上面讲过的SENet进行一些对比,ECA作者认为1...