ECANet： 改进点：在SENet的基础上，避免了维度降低操作，通过共享参数的卷积层实现局部跨通道交互，进一步简化了模型结构。 核心思想：更高效地学习通道注意力，减少参数和计算量。 关键模块：ECA模块，通过一维卷积层实现局部跨通道交互，学习通道间的相关性。 应用效果：实验结果表明，ECANet在保持模型性...
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...
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...
Attention机制最早出现在NLP领域,最近在各个领域用的都很多,今天来详细介绍一下轻量级的SENet(Squeeze and Excitation Networks)和今年CVPR的ECA(Efficient Channel Attention)对SENet进行了改进。 论文链接: SENet:arxiv.org/abs/1709.0150 ECA:arxiv.org/abs/1910.0315 一.Squeeze-and-Excitation Networks(SENet) Github...
进一步简化了模型结构。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。
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
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...
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。 ECA模块介绍 下...
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