并且列举了一些代表新的网络结构,比如和深度相关的VGG和ResNet系列,和宽度相关的GoogLeNet和wide-ResNet系列,和基数相关的Xception和ResNeXt。 除了这三个因素之外,还有一个模块,也能影响网络的性能,这就是attention——注意力机制。 动机:所以文章提出了两个注意力机制的模块,分别是channel attention module和spatial at...
1.backbone的body层,也就是resnet层提取的输出 Resnet中的基本组成单元residual结构,分为左右两种,50用的是后面一种bottleneck结构50 101 152的区别其实就是每组layer里面bottleneck的个数不同。 class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True, norm_...
Resnet-50+RGA注意力机制代码实现: # Resnet50+RGA class Resnet50_RGA(nn.Module): def __init__(self,block=Bottleneck,layers=[3,4,6,3],height=256,width=128,spa_on=True, cha_on=True,s_ratio=8,c_ratio=8,d_ratio=8): super(Resnet50_RGA,self).__init__() self.in_channels=64 ...
CNN中的注意力机制可以广泛地分为_通道注意力、空间注意力_和_混合域注意力_。这些方法提出了一些策略来包含特定计算的注意力,例如使用聚合、子采样、池化等技术,这反过来又使得提供密集注意力变得困难。 例如,大多数遵循堆叠注意力模块的工作的论文在计算注意力权重之前使用平均池化操作在注意力感知的特征图上。一种...
1.2.2 通道注意力机制 注意力机制借鉴人类的选择性认知机制,从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息加以增强,同时抑制无关信息。 为了提高ResNet50网络的特征提取与表达能力,在ResNet50网络中添加通道注意力机制(Squeeze-and-Excitation Network,SENet),用于提升深度特征的表达能力。
1.2.2 通道注意力机制 注意力机制借鉴人类的选择性认知机制,从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息加以增强,同时抑制无关信息。 为了提高ResNet50网络的特征提取与表达能力,在ResNet50网络中添加通道注意力机制(Squeeze-and-Exci...
针对当前船舶自动识别率较低的问题,提出一种基于ResNet50(Residual Network50)和改进注意力机制的船舶识别模型。首先,自制船舶数据集并划分为训练集、验证集和测试集,采用模糊、增加噪声等方法得到增强数据集;其次,设计改进注意力模块——高效空间金字塔注意力模块(ESPAM)和船舶种类识别模型ResNet50_ESPAM;最后,将Res...
针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题,利用行人属性之间的内在关联关系,基于"特征提取+回归"的思想,提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法.该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码,得到一个标签组合向量;然后采用基于通道注意力机制的ResNet50作为主干网络提取行人图像的深度特征;最后,设...
一种融合CBAM注意力机制和金字塔卷积的经济鱼类识别方法 海洋经济鱼类图像资源相对较少,导致神经网络训练效果较差,难以对海洋经济鱼类形成有效监管.通过网络抓取并通过数据增广增加图像数量,以ResNet50为基础网络框架,引入卷... 王德雨,石伟,张元良 - 《江苏海洋大学学报(自然科学版)》 被引量: 0发表: 2023年 基于...
下称 SE-Resnet50)算法为基础,是在以往的 Resnet50 神经网络模型中加入注意力机制来识别是否发生森林火灾,它通过卷积提取图像中的局部信息,然后利用注意力机制进行注意力判断,利用得到的火焰信息和全局信息,最终通过全连接网络得到了可观的检测结果.该模型识别精度较好,相较于 Resnet50 有了很大提升,对森林火灾识别...