1.1. ECA的解释 1.2. 代码实现 论文名称:ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks(CVPR 2020) 第1部分:论文精读 摘要: 近年来,通道注意力机制在提高深度卷积神经网络(CNNs)的性能方面上显示出了巨大的潜力。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...
上图中,浅粉色框表示训练数据,浅绿色框表示验证数据,黄色框表示 GCM 数据,浅蓝色框表示 ECA-Net 降尺度模型,橙色框表示降尺度风速,灰色框表示风能潜力计算,绿色框表示在气候变化下风能潜力变化的分析。 未来气候预测涉及三种升温模式下的排放情境,即 SSP1-2.6、SSP2-4.5 和 SSP5-8.5。SSP1-2.6 表示较低的温室...
实验证明,在多项计算机视觉任务中,ECA模块能够显著提高模型的准确率和鲁棒性。 ECA模块可以轻松地嵌入到现有的卷积神经网络模型中,而不会增加太多的计算和存储成本。这使得ECA模块的应用非常灵活和方便。 ECA嵌入 一般我们是将ECA模块嵌入到卷积层之后或者是激活函数之前,在嵌入的时候需要注意的是输入与输出的确定,卷积...
首先,评估了内核大小对ECA模块的影响,并与ImageNet上最先进的对应模块进行了比较。 4.1 Implementation Details 为了评估ECANet on ImageNet分类,使用了四个广泛使用的CNN作为主干模型,包括ResNet-50,ResNet101,ResNet-152,和MobileNet V2。为了使用ECA训练ResNet,使用[11, 14]中完全相同的数据增强和超参设置。具体...
3.2. Efficient Channel Attention(ECA)Module 3.2.1. SE Block存在的问题 ECA作者认为,两层全连接层\bold F_{ex}没有直接使用特征向量并得到其权重,这种间接的操作会破坏特征及其权重之间的关系。也就是说,ECA作者对SE Block中计算注意力系数的方式提出了质疑,因此,作者做了一组关于注意力系数计算方式的对照实验...
在没有降维的通道全局平均池化之后,ECANet使用一维卷积来实现跨通道信息交互,而卷积核的大小通过函数来自适应,内核大小 k 表示局部跨通道交互的覆盖范围,即有多少邻居参与了一个通道的注意力预测。这种方法被证明可以保证效率和有效性。 给定通道维度 C,卷积核大小 k 可以自适应地确定为: ...
论文名称:ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks 论文地址: ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networksarxiv.org/abs/1910.03151 开源代码: GitHub - BangguWu/ECANet: Code for ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutiona...
为了解决这个问题,我们提出了一种名为ECANet的高效通道注意力模块。 ECANet的核心思想是通过自适应的1D卷积生成通道注意力。具体来说,ECA模块首先通过全局平均池化操作将输入特征图的通道信息压缩成一个一维向量,然后利用一个快速的一维卷积操作生成通道注意力权重。这个一维卷积的内核大小是根据通道尺寸的非线性映射自...
2020 ECA-Net CVPR 论文名称:ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码地址:https://github.com/BangguWu/ECANet 1. 简介 近年来,通道注意机制在改善深度卷积神经网络(CNN)性能方面显示出巨大的潜力。然而,大多数现有方法致力于...
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...