基于池化操作的CBAM模块能够直接嵌入到卷积操作后,这意味着该模块可以添加到诸如VGG的传统神经网络中,同时也可以添加到包含基于shortcut连接的残差结构的网络中,如ResNet50、MobileNetV3;另一方面,CBAM同时适用于目标检测和分类任务,且对于不同数据特征的数据集,在检测或者分类精度上均能取得较好的性能提升。
其中最为经典和被熟知的便是SENet,它通过简单地squeeze每个2维特征图,进而有效地构建通道之间的相互依赖关系。 CBAM进一步推进了这一思想,通过大尺度核卷积引入空间信息编码。后来的研究如GENet、GALA、AA、TA,通过采用不同的空间注意力机制或设计高级注意力块,扩展了这一理念。 Non-local/self-attention Network则着重...
首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响;接着引入CBAM注意力机制,用于捕捉服装属性上的细节特征。结果表明:在未引入注意力机制的情况下,基于改进ResNet50的方...
Implementation of Resnet-50 with and without CBAM in PyTorch v1.8. Implementation tested on Intel Image Classification dataset from https://www.kaggle.com/puneet6060/intel-image-classification. - ResNet-50-CBAM-PyTorch/plot.py at main · cz0316/ResNet-50
卷积块注意力模块(CBAM)和瓶颈注意力模块(BAM)将通道和空间注意力分开,并在最后一步将它们结合,以获得比SENet更好的性能。CBAM的注意力模块包括多层感知机(MLP)和卷积层,采用全局平均和最大池化的融合。SPNet [13]中引入了一种称为条带池化的池化技术,利用一个长而窄的核有效地捕获涉及像素级预测的任务的广泛上...
最后,将优化的CBAM模块嵌入到ResNet50中,通过在ImageNet上对其进行预训练,在两个基准数据集上该模型分别达到了98.8%和97.9%的准确率。使用相同的数据集,将实验结果与原始识别方法进行了比较,结果表明该模型优于所比较的其他方法。 【总页数】6页(P36-41) 【作者】周璇;易剑平 【作者单位】西安交通工程学院机械...
本发明提供一种基于ResNet50‑CBAM网络的GNSS干扰信号检测方法,涉及卫星导航干扰抑制技术领域。该方法首先生成原始导航信号,并将干扰信号添加至卫星导航信号中;并对混有干扰信号的卫星导航信号进行时频分析,将时频分析结果存储为图像;然后采用ResNet残差网络模型构建卫星导航干扰信号检测模型,进行干扰信号检测;最后将混有...
基于多尺度融合与CBAMResNet50的农作物病害分割方法,系统,设备及介质,搭建UNet基础模型,并在主干网络层结合注意力机制与残差网络进行特征的高效提取,一方面来加强目标区域的表征能力,抑制背景区域,以此实现复杂背景下的病害区域分割问题;另一方面通过残差减少梯度消失,提升模型的收敛速度;接着在特征融合层,设计基于上下文...
|CBAM-ResNet-50|22.99|6.40|28,089,624|4,118.19M|From[Jongchan/attention-module]([log](https://github.com/osmr/imgclsmob/releases/download/v0.0.125/cbam_resnet50-0640-b2314d97.npz.log))| |PyramidNet-101 (a=360)|22.66|6.49|42,455,070|8,706.81M|From[dyhan0920/Pyramid...PyTorch](...
残差网络(CBAM-Invert-ResNet)对样本进行训练并确定模型参数;最后,将训练好的网络模型移植到智能手机,以实现掺假羊肉的移动端检测.研究结果表明:与ResNet50和CBAM-... 何东宇,朱荣光,范彬彬,... - 《农业工程学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于优化CBAM改进ResNet50的异常行为识别方法 在自动视频监控应用中,准...