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...
SE 注意力机制首先对输入特征图进行了通道压缩,而这样的压缩降维对于学习通道之间的依赖关系有不利影响,基于此理念,ECA 注意力机制避免降维,用1 维卷积高效实现了局部跨通道交互,提取通道间的依赖关系。具体…
ECA-Net(Efficient Channel Attention Network)是一种新颖的通道注意力机制,旨在通过最少的额外参数和计算成本来增强深度卷积神经网络(CNN)的性能。以下是关于ECA的一些关键点: 高效的通道注意力模块:ECA模块通过快速的1D卷积操作生成通道注意力。与一些现有的复杂设计的注意力机制不同,ECA以极其轻量的方式实现了有效的...
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。
The proposed model named Eff2Net is built on EfficientNetV2 in conjunction with the Efficient Channel Attention (ECA) block. This research attempts to replace the standard Squeeze and Excitation (SE) block in the EfficientNetV2 architecture with the ECA block. By doing so, it was observed that...
(2)在上述分析的基础上,我们尝试开发一种用于深度cnn的极轻量级通道注意模块,提出了一种高效通道注意(Efficient channel attention, ECA)模型,该模型的复杂性几乎没有增加,但有明显的改进。 (3)在ImageNet-1K和MS COCO上的实验结果表明,该方法具有较低的模型复杂度,同时具有较好的性能。
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 ...
ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制在设计上旨在改进通道间的依赖学习，避免了SE注意力机制中的通道压缩降维步骤，这一步骤在学习通道间依赖关系时存在不利影响。ECA机制通过1维卷积高效实现了局部跨通道交互，简化了操作流程，减少了计算复杂性，对网络处理速度的影响最小。具体实现步骤包括三个关键...
Efficient Channel Attention在深度卷积神经网络中的作用是什么? 深度卷积神经网络中,SENet-ECA-Net的改进能带来哪些性能提升? 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 ...
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...