最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法，实验部分仅仅看了一点。主要是设计出一个名叫ADCM的模块，然后将这个模块放入到经典的神经网络算法中，说到底，论文就是将空间注意力和dropout结合PAD，再将通道注意力和dropout结合 ...

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 ...

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法。在ADCM论文中我们提到它的设计参考了BAM来的，因而找了这篇论文。它主要利用channel和spatial来结合组成一种bottleneck attention module(BAM ...

注意力机制之Attention Augmented Convolutional Networks 原始链接：https://www.yuque.com/lart/papers/aaconv 核心内容 We propose to augment convolutional ...

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 ...

SE模块（Squeeze-and-Excitation） SENet: SENet网络的创新点在于关注channel之间的关系，希望模型可以自动学习到不同channel特征的重要程度。为此，SEN ...

，attention机制也是在2019年论文中非常火。这篇cbam虽然是在2018年提出的，但是其影响力比 ...

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 ...