真正使用的使用,就直接拿ECANet代码去用吧,后文有写好的pytorch模块代码: SENet模块【Squeeze and Excitation】 原理很简单,如下两图所示: 通过一个global avg pool加两个全连接层以及全连接层对应激活【relu和sigmoid】学习一个通道的注意力出来,用于决定哪些通道应该重点提取特征,哪些部分放弃。这是他提点的核心...
Pytorch实现如下: 这种方式直接计算通道注意力系数,并且只有 k 个参数,大大减少了模型复杂度,同时利用卷积操作,信息在全局范围内得到传播;ECA的结构图如下 因为卷积层的卷积核数量一般为2的n次幂,作者根据这一特点,定义了一个 k 的计算公式,这一公式没有什么可解释性,单纯是作者想要这么设计; 4. 实验 4.1. 实验...
PyTorch: https:///shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 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 (E...
pytorch图像分类 · 3篇 2020轻量级注意力文章 在研究过程中,作者发现,降维会对通道注意力预测带来副作用,并且在所有通道上捕获依赖关系是低效和不必要的。(SE的两次fc操作实现了所有通道的交互,冗余可以理解,类比ViT,全尺寸图像作softmax,自注意力是不是也存在冗余) ...
原论文作者是使用pytorch实现的,由于我比较熟悉Tensorflow,这里就用Tensorflow写了。 importmathimporttensorflowastffromkeras.layersimport(Activation, Add, Concatenate, Conv1D, Conv2D, Dense, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, Lambda, BatchNormalization, ...
上图说是ECA模块的概述。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SENet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。下图给出了ECA的PyTorch代码。
{ 'mobilenet_v2': 'https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth', } class ConvBNReLU(nn.Sequential): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1): padding = (kernel_size - 1) // 2 super(ConvBNReLU, self).__init__( nn....
Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XP Start Up Train with ResNet You can run themain.pyto train or evaluate as follow: CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} ...
Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XP Start Up Train with ResNet You can run the main.py to train or evaluate as follow: CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} For example: CUDA_VISIBLE_DEVI...
Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XP Start Up Train with ResNet You can run themain.pyto train or evaluate as follow: CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} ...