Coordinate Attention可看作增强移动网络特征表达能力的计算单元,接受中间特征X=[x1,x2,⋯,xC]∈RC×H×WX=[x1,x2,⋯,xC]∈RC×H×W作为输入,输出与XX大小相同的增强特征Y=[y1,y2,⋯,yC]Y=[y1,y2,⋯,yC]。 Coordinate Attention Blocks Coordinate Attention基于coordinate information embedd...
Coordinate Attention可看作增强移动网络特征表达能力的计算单元,接受中间特征X=[x_1,x_2,\cdots,x_C]\in\mathbb{R}^{C\times H\times W}作为输入,输出与X大小相同的增强特征Y=[y_1,y_2,\cdots,y_C]。 Coordinate Attention Blocks Coordinate Attention基于coordinate information embedding和coordinate att...
Coordinate Attention可看作增强移动网络特征表达能力的计算单元,接受中间特征$X=x_1,x_2,\cdots,x_C\in\mathbb{R}^{C\times H\times W}$作为输入,输出与$X$大小相同的增强特征$Y=y_1,y_2,\cdots,y_C$。 Coordinate Attention Blocks Coordinate Attention基于coordinate information embedding和coo...
YOLOv5s-CA: A Modified YOLOv5s Network with Coordinate Attention for Underwater Target Detection 方法:研究通过对YOLOv5s模型进行改进,提出了YOLOv5s-CA模型,该模型添加了多个瓶颈层以提高浅层特征提取能力,并嵌入了CA注意力模块和SE注意力模块以提高模型对感兴趣区域的关注。 创新点: 对YOLOv5s模型进行了改...
# CA (coordinate attention) import paddle import paddle.nn as nn import math import paddle.nn.functional as F class CA(nn.Layer): def __init__(self, in_ch, reduction=32): super(CA, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2D((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvg...
在特征提取模块中引入了坐标注意力残差网络,通过添加CA-Net和多尺度卷积,提取关键特征,并提高了模型对表情细微变化的区分能力和关键特征的利用率。 使用Arcface Loss作为分类器,同时增强类内紧密度和类间差异,从而减少模型对负面表情的错误分类。 Large coordinate kernel attention network for lightweight image super-...
论文提出新颖的轻量级通道注意力机制coordinate attention,能够同时考虑通道间关系以及长距离的位置信息。通过实验发现,coordinate attention可有效地提升模型的准确率,而且仅带来少量的计算消耗,十分不错 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design ...
OutputCoordinateAttentionInputOutputCoordinateAttentionInput输入特征图计算水平注意力计算垂直注意力输出加权特征图 实现步骤 为实现坐标注意力机制,我们需要以下步骤: 定义坐标注意力模块。 将其集成至现有的网络架构中。 运行训练和推理过程。 1. 定义坐标注意力模块 ...
Coordinate Attention可看作增强移动网络特征表达能力的计算单元，接受中间特征 作为输入，输出与 大小相同的增强特征 。 Coordinate Attention基于coordinate information embedding和coordinate attention generation两个步骤来编码通道关系和长距离关系。 channel attention常用全局池化编码...
Coordinate Attention (CA) mechanism is introduced to improve the model's capability to capture detailed information. Foca-l EIOU loss function is used to further optimize the algorithm model. The backbone network MobilevitV2 has been replaced to enhance model performance. Experimental results ...