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...
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...
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...
YoloV8改进策略:Conv改进|TBC卷积,代码注释|多种改进方法|轻量又涨点|即插即用 AI智韵 598 0 YoloV8改进策略:Block篇|引入UIB模块,打造轻量级的YoloV8|多模块融合(独家原创) AI智韵 184 0 YoloV9改进策略:Block篇|FFA-Net:用于单图像去雾的特征融合注意力网络(独家原创) AI智韵 89 0 YoloV8改进策略:...
github: https://github.com/BangguWu/ECANet 自从SENet首次提出一种有效的通道注意力学习机制,并取得了良好的效果以来,关于注意力机制的文章可谓遍地开花,同时这种方法也被证明是提高深度卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)潜在的一种手段。 本文ECA-Net通过剖析SE模块,分别证明了避免降维和适当的跨通道交互...
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
极市导读:今天给大家推荐一篇CVPR2020上对通道注意力进行改进的文章---ECANet,ECANet主要对SENet模块进行了一些改进,提出了一种不降维的局部跨信道交互策略(ECA模块)和自适应选择一维卷积核大小的方法,从而实现了性能上的提优。最近已经有很多文章在通道和空间注意力上做改进并取得了性能提升。例如SKNet,SANet,ResNeSt...
在以上分析的基础上,提出了一种高效通道注意模块(ECA),在CNN网络上提出了一种极轻量的通道注意力模块,该模块增加的模型复杂度小,提升效果显著。 在ImageNet-1K和MS COCO上的实验结果表明,本文提出的方法具有比目前最先进的CNN模型更低的模型复杂度,与此同时,本文方法却取得了非常有竞争力的结果。
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