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。
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对于学习高性能和高效率的通道注意力是重要的,并在此基础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。 首先我们先来看看SE模块的组成,如下图1所示,SE模块主要由全局平均池化层(Golbal Average Pooling,GAP)、全连接...
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...
写在前面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…