论文阅读——ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ECA模块使用不降维的GAP聚合卷积特征后,首先自适应确定核大小k,然后进行一维卷积,再进行 Sigmoid 函数学习 channel attention ECA class eca_layer(nn.Layer): """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map """ def __init__(...
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...
论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_ECA-Net_Efficient_Channel_Attention_for_Deep_Convolutional_Neural_Networks_CVPR_2020_paper.pdf 论文代码:https://github.com/BangguWu/ECANet Abstract 近年来,通道注意机制被证明在提高深度卷积神经网络(cnn)性能方面具有巨大潜力。然而,现...
An Optimized YOLOv8-based Method for Airport Bird Detection: Incorporating ECA Attention, MBC3 Module, and SF-PAN for Improved Accuracy and Speed doi:10.5815/ijisa.2025.02.01International Journal of Intelligent Systems & ApplicationsRehman, Zia UrGhafar, AbdulSyed, AhmadTayab, Ab...
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 (ECA) Module SE (Global pooling-FC[r]-ReLu-FC-sigmoid),FC[r]就是使用压缩比(降维...
【论文阅读笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
ECA模块使用不降维的GAP聚合卷积特征后,首先自适应确定核大小k,然后进行一维卷积,再进行 Sigmoid 函数学习 channel attention ECA class eca_layer(nn.Layer): """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map ...
论文翻译:ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。