原文:【CV中的Attention机制】CBAM的姊妹篇-BAM模块

. 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ECCV 接受,BAM被BMVC 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可以看做两者的并联。 这个模块之所以叫bottlenect是因为这个模块放在DownSample 也就是pooling layer之 ...

2020-01-03 20:46 0 2509 推荐指数:

查看详情

CVAttention机制】易于集成的Convolutional Block Attention Module(CBAM模块)

前言: 这是CVAttention机制专栏的第一博客,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 ...

Wed Jan 01 07:00:00 CST 2020 2 2135
CVAttention机制】BiSeNet的FFM模块与ARM模块

前言:之前介绍过一个语义分割的注意力机制模块-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 ...

Mon Feb 10 03:08:00 CST 2020 0 968
CVAttention机制】语义分割的scSE模块

前言: 本文介绍了一个用于语义分割领域的attention模块scSE。scSE模块与之前介绍的BAM模块很类似,不过在这里scSE模块只在语义分割中进行应用和测试,对语义分割准确率带来的提升比较大。 提出scSE模块论文的全称是:《Concurrent Spatial ...

Thu Jan 16 19:26:00 CST 2020 0 2736
CVAttention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 ...

Tue Feb 16 17:21:00 CST 2021 0 317
CVAttention机制】最简单最易实现的SE模块

Squeeze-and-Excitation Networks SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的简称,拿到了ImageNet2017分类比赛冠军,其效果得到了认可,其提出的SE模块思想简单,易于实现,并且很容易可以加载到现有的网络模型框架。SENet ...

Wed Jan 01 19:25:00 CST 2020 3 8840
《电感应用分析精粹》构思,《电容应用分析精粹》姊妹篇

原文链接点击这里: (虽名为“电感”,但名为“磁性元件”更合适,因为它包含所有以电感原理为基础的元器件,如变压器、共模扼流圈、电流互感器、铁氧体磁珠等等) 问一句:你觉得电感应用难不难 ...

Sat Jun 30 16:46:00 CST 2018 0 1427
CVAttention机制】融合Non-Local和SENet的GCNet

前言: 之前已经介绍过SENet和Non Local Neural Network(NLNet),两者都是有效的注意力模块。作者发现NLNetattention maps在不同位置的响应几乎一致,并结合SENet后,提出了Global Context block,用于全局上下文建模,在主流 ...

Thu Jan 16 18:28:00 CST 2020 0 1678
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM