论文地址:Papers with Code - Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions 作者设计一种减少信息缩减并放大全局维度交互特征的机制,采用了CBAM中的顺序通道-空间注意机制,并对子模块进行了重新设计,具体结构如下图所示。实验结果表明,GAM能够稳定地提高不同架构和深度的CNN的性...
GAM Attention的实现代码如下所示: YOLOv5模型改进 本文在YOLOv5目标检测算法的Backbone和Head部分分别加入GAM Attention来增强目标提取能力,以下分别是在Backbone以及Head中改进的模型结构和参数(以YOLOv5s为例)。 在Backbone部分 在Head部分 总结 GAM Attention提出一种通过减少信息弥散和放大全局交互表示来提高深度神经网...
鉴于YOLOv7的发布，YOLOv5算法自2020年以来已有大量改进论文，研究价值和新颖度略显不足。因此，本文以YOLOv7为基础进行改进，同时沿用YOLOv5的改进方法，以适用于其他算法。本文将介绍如何引入SKAttention注意力机制，以增强跨维度交互的重要性，提高检测效果。SKAttention机制保留了通道和空间方面的信息，通...
Attention Mechanisms in Computer Vision:A SurveyAttention Mechanisms in Computer Vision:A Survey论文 文章将近几年的注意力机制分为:通道注意力、空间注意力、时间注意力和branch注意力,以及两个组合注意力机制:空间通道注意力机制和时间空间注意力机制。Channel attention通道注意力机制讲解 ...
Spatial Attention Module(SAM) CAM和SAM的组合形式 CBAM可视化 一、前言 论文(2018年)提出了一种轻量的注意力模块( CBAM,Convolutional Block Attention Module ),可以在通道和空间维度上进行 Attention 。论文在 ResNet 和 MobileNet 等经典结构上添加了 CBAM 模块并进行对比分析,同时也进行了可视化,发现 CBAM 更关...
近年来,神经网络收敛位置的平滑性(flatness)被证明与模型泛化能力有直接的联系,而现有对平滑性的定义仍局限于sharpness-aware minimization(SAM)及其变体的零阶平滑性(zeroth-order flatness),即收敛位置邻域域内最大损失值与当前损失值的差。清华大学崔鹏教授的CVPR2023 Highlight论文”Gradient norm aware minimization ...
全局注意力机制(Global Attention Mechanism, GAM)由《Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions》提出,是一篇针对计算机视觉任务提出的方法。这篇文章聚焦于增强深度神经网络中通道和空间维度之间的交互,以提高分类任务的性能。与最早由Bahdanau 等人提出的用于序列到序列任务的...
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 基本原理 全局注意力机制(Global Attention Mechanism)是一种用于增强深度神经网络性能的技术,特别是在计算机视觉任务中。该机制的技术原理在于通过保留通道和空间方面的信息,以增强跨维度的交互作用。相较于以往方法,全局注意力机制着重于在处理通道和空间信息时保持全局交互的重要性...
超越CBAM,全新注意力GAM:不计成本提高精度! 论文题目:Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions 论文地址:https://paperswithcode.com/paper/global-attention-mechanism-retain-information 从整体上可以看出,GAM和CBAM注意力机制还是比较相似的,同样是使用了通道注意力机制和...
Attention 个人感觉,上述利用query的特征计算权重有点类似attention,但是没有引入item的部分,所以不能算attention,因为没有交互。其实,也可以利用query特征来和物品特征交互,不过,模型会变得复杂且不可解释,无法提升效率和可解释性。本质上,还是再利用一些简化假设的方法和先验知识来进行性能和可解释性的平衡。