CBAM: Convolutional Block Attention Module
1. 摘要 作者提出了一个简单但有效的注意力模块 CBAM，给定一个中间特征图，我们沿着空间和通道两个维度依次推断出注意力权重，然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整。 由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何 CNN 架构中，额外开销忽略不计 ...
原文：【CV中的Attention机制】易于集成的Convolutional Block Attention Module(CBAM模块)
前言： 这是CV中的Attention机制专栏的第一篇博客，并没有挑选实现起来最简单的SENet作为例子，而是使用了CBAM作为第一个讲解的模块，这是由于其使用的广泛性以及易于集成。目前cv领域借鉴了nlp领域的attention机制以后生产出了很多有用的基于attention机制的论文，attention机制也是在 年论文中非常火。这篇cbam虽然是在 年提出的，但是其影响力比较深远，在很多领 ...
2019-12-31 23:00 2 2135 推荐指数：
相关推荐
CBAM--Convolutional Block Attention Module
目录 1. 前言 2.论文摘要 3.通道注意力机制（Channel Attention Module） 4.空间注意力机制（Spatial Attention Module） 5.CBAM与ResNet网络结构组合 6.可视化效果图 7.代码 ...
attention - 3 - CBAM: Convolutional Block Attention Module - 1 - 论文学习
CBAM: Convolutional Block Attention Module Abstract 我们提出了卷积块注意模块(CBAM)，一个简单而有 ...
【CV中的Attention机制】CBAM的姊妹篇-BAM模块
1. BAM BAM全程是bottlenect attention module，与CBAM很相似的起名，还是CBAM的团队完成的作品。 CBAM被ECCV18接受，BAM被BMVC18接收。 CBAM可以看做是通道注意力机制和空间注意力机制的串联（先通道后空间），BAM ...
【论文笔记】CBAM: Convolutional Block Attention Module
CBAM: Convolutional Block Attention Module 2018-09-14 21:52:42 Paper：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers ...
【CV中的Attention机制】BiSeNet中的FFM模块与ARM模块
前言：之前介绍过一个语义分割中的注意力机制模块-scSE模块，效果很不错。今天讲的也是语义分割中使用到注意力机制的网络BiSeNet，这个网络有两个模块，分别是FFM模块和ARM模块。其实现也很简单，不过作者对注意力机制模块理解比较深入，提出的FFM模块进行的特征融合方式也很新 ...
【CV中的Attention机制】ShuffleAttention
【GiantPandaCV导语】这个系列已经好几个月没有更新了，开始继续更这个方向论文，19年、20年又出现了很多关于Attention的研究，本文SA-Net:shuffle attention for deep convolutional neural networks 发表在ICASSP ...