CBAM模块可以嵌入到各种不同的CNN架构中,用于提升模型性能,例如在图像分类、目标检测、语义分割等任务中都取得了显著的性能提升。 2. 代码实现 2.1 将resblock + CBAM添加到YOLOv8中 关键步骤一:将下面代码粘贴到在/ultralytics/ultralytics/nn/modules/conv.py中 class ResBlock_CBAM(nn.Module): def __init...
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空间注意力机制。但是不同的是对通道注意力和空间注意力的处理。 1.3 ResBlock_CBAM CBAM结构其实就是将通道注意力信息核空间注意力信息在一个block结构中进行运用。 在resnet中实现cbam:即在原始block和残差结构连接前,...
如何融入ResBlock中? ResBlock的内部直接嵌入就行了,其实我的猜想是既然是个通用结构,理论上放在任何位置都OK,即你放俩ResBlock之间也不会有啥问题。 效果如何? 我的评价是少量参数增加+卓越的性能提升,且个人猜测参数量的增加应该主要是在channel 那里的FC处 实现 这个是抄这篇的实现:CBAM–卷积层中的注意力模...
The Res4net-CBAM model utilizes a residual block-based Res4net architecture with a network interactive convolutional block attention module (CBAM) to accurately extract complex features associated with different diseases. We conducted extensive experiments to compare the performance of our model with ...
2.1 将resblock + CBAM添加到YOLOv8中 class ResBlock_CBAM(nn.Module): def __init__(self, in_places, places,stride=1,downsampling=False,expansion=1): super(ResBlock_CBAM, self).__init__() self.expansion = expansion self.downsampling = downsampling ...