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(192,128,kernel_size=3,stride=1,padding=1), ECA(3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2), ) self.c...
如上表4所示,ECA-Net101的性能优于ResNet-200,这表明ECA-Net可以用更少的计算成本提高深度CNNs的性能。同时,ECA-Net101与ResNeXt-101相比具有更强的竞争力,而ResNeXt-101使用了更多的卷积滤波器和昂贵的群卷积。此外,ECA-Net50可与DenseNet-264 (k=32)、DenseNet-161 (k=48)和 Inception-v3相媲美,但模型复...
实验结果表明，无论是SE-ResNet在不同深度上的优秀表现，还是ECA-Net通过更高效的方式学习通道注意力，都证实了这些改进在提升模型性能方面的有效性。SENet和ECA-Net不仅在ImageNet上取得了显著的精度提升，而且可以广泛嵌入到各种主流网络结构中，展现出良好的泛化能力。
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模块的结构图时是有些不解的,特别是看到一开始的5条连线对应后边的第3个神经元,在想为啥不是对应第1...
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...
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...
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