第①步:在common.py中添加CBAM模块 将下面的CBAM代码复制粘贴到common.py文件的末尾 # CBAMclass ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self, in_planes, ratio=16):super(ChannelAttention, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)self....
CBAM注意力机制结构图 CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于卷积神经网络(CNN)的注意力机制,它能够增强网络对输入特征的关注度,提高网络性能。CBAM 主要包含两个子模块:通道注意力模块(Channel Attention Module)和空间注意力模块(Spatial Attention Module)。 以下是CBAM注意力机制的基本原理: 1. 通道...
CBAM是一个简单但有效的注意力模块。它是一个轻量级模块,可以即插即用到CNN架构中,并且可以以端到端方式进行训练。给定一个特征映射,CBAM将沿着通道和空间两个独立维度依次推断出注意力映射,然后将注意力映射与输入特征映射相乘,以执行自适应特征细化。 图5 CBAM注意力机制 CBAM模块的结构如图5所示。通过本文的实验,...
为了解决上述问题,研究者们提出了一种基于CBAM(Convolutional Block Attention Module)空间注意力机制改进YOLOv5的公路智能巡检系统。CBAM空间注意力机制是一种有效的特征增强方法,通过对特征图进行通道和空间注意力的加权,能够提升目标检测算法的性能。将CBAM空间注意力机制应用于YOLOv5算法中,可以有效提升其对小目标的检测...
与CBAM、基于归一化的注意力模块(NAM)、SA、ECA和CA相比,EMA不仅取得了更好的结果,而且在所需参数方面更高效。 2、高效的多尺度注意力机制 在本节中首先重新访问坐标注意力块,其中位置信息被嵌入到通道注意力图中,用于混合跨通道和空间信息。作者将开发和分析提出的EMA模块,其中并行子网络块有助于有效地捕获跨维...
针对焊缝检测的特点,本次研究增加了针对小型目标的检测层,以改善焊缝多尺度的问题,同时在网络中融入卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM),可以使模型提取到的特征更加精炼,有效提升模型的分类效果。 2 基于YOLO5的焊缝检...
与CBAM、基于归一化的注意力模块(NAM)、SA、ECA和CA相比,EMA不仅取得了更好的结果,而且在所需参数方面更高效。 2、高效的多尺度注意力机制 在本节中首先重新访问坐标注意力块,其中位置信息被嵌入到通道注意力图中,用于混合跨通道和空间信息。作者将开发和分析提出的EMA模块,其中并行子网络块有助于有效地捕获跨维...
【隐创173期】基于CBAM-YOLOv5的红外图像目标检测 从热红外图像中检测目标在许多军用和民用领域都很重要。目前,在自动驾驶、目标跟踪、机器人巡检和采收等各种民用领域,以及舰船检测等军事领域,热红外图像都得到了广泛研究。热红外图像通过接收热辐射而形成,具有能够检测远距离目标、隐蔽性强、日间夜间均可使用等突出...
CBAM模块包含两个子模块:通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块用于对每个channel进行加权,而空间注意力模块则用于对每个空间位置进行加权。相比于SE注意力机制,CBAM可以在空间和通道两个维度上进行Attention,因此可以取得更好的效果。 CBAM注意力机制的缺点是由于其需要计算通道和空间两个维度上的Attention,因此...
CBAM注意力机制代码 步骤1 在common.py中添加CBAM模块 将下面的CBAM模块的代码复制粘贴到common.py文件的末尾。 # CBAM class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__()