作者将SE Block替换为ECA,复现SE实验 4.2.对比实验 5. 总结 本论文提出了一个Effective Channel Attention模块,相比于经典的通道注意力,利用一维卷积,使用有限的参数实现了全局信息的传递,提升了性能,降低了参数规模;
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...
为了平衡表现性和复杂性,这篇文章提出了一个有效的通道注意力模型(Efficient Channel Attention,ECA),它仅涉及少数几个参数,同时带来明显的性能提升。通过剖析SENet中的通道注意模块,我们从经验上表明避免降维对于学习通道注意很重要,并且适当的跨通道交互可以在保持性能的同时显着降低模型的复杂性。 因此,提出了一个没...
https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 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 S...
(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 ...
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(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...
最近，通道注意力机制被证明在提高深度CNNs表现上具有很高的前景。但是，大多数现有方法都致力于开发 更复杂的注意力模块 以实现更好的性能，这不可避免地会 增加模型的复杂性。为了平衡表现性和复杂性，这篇文章提出了一个有效的通道注意力模型（Efficient Channel Attention,ECA），它仅涉及少数几个参数...
ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks This is an implementation of ECA-Net(CVPR2020,paper), created by Banggu Wu. Introduction Recently, channel attention mechanism has demonstrated to offer great potential in improving the performance of deep convolutional neuralnet...