原文:注意力模型CBAM分类-pytorch

目前因项目需要,将检测模型与图像分类结合,完成项目。因此将CBAM模型代码进行整理,仅仅需要train.py与test.py,可分别对图像训练与分类,为了更好学习代码,本文内容分 块,其一将引用 他人博客,简单介绍原理 其二根据改写代码,介绍如何使用,训练自己模型及测试图片。论文:CBAM: Convolutional Block Attention Module 代码可参考:https: git ...

2021-06-09 21:24 0 2244 推荐指数:

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注意力机制se cbam 简介

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,SENet提出了Squeeze-and-Excitation (SE)模块。 SE ...

Tue Oct 26 07:01:00 CST 2021 0 5125
pytorch做seq2seq注意力模型的翻译

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): ...

Sat Dec 15 22:40:00 CST 2018 0 737
动手学pytorch-注意力机制和Seq2Seq模型

注意力机制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.两种常用的attention层 3.带注意力机制的Seq2Seq模型 4.实验 1. 基本概念 Attention 是一种通用的带权池化方法,输入由两部分构成:询问(query)和键值对(key-value pairs ...

Sun Feb 16 23:41:00 CST 2020 0 695
用于文本分类的多层注意力模型(Hierachical Attention Nerworks)

论文来源:Hierarchical Attention Networks for Document Classification 1、概述   文本分类时NLP应用中最基本的任务,从之前的机器学习到现在基于词表示的神经网络模型分类准确度也有了很大的提升。本文基于前人的思想引入多层注意力 ...

Thu Sep 27 04:00:00 CST 2018 0 2892
CVPR2021| 继SE,CBAM后的一种新的注意力机制Coordinate Attention

前言: 最近几年,注意力机制用来提升模型性能有比较好的表现,大家都用得很舒服。本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制,这种机制解决了SE,CBAM上存在的一些问题,产生了更好的效果,而使用与SE,CBAM同样简单。 论文地址: https://arxiv.org/pdf ...

Fri Apr 09 04:34:00 CST 2021 0 966
机器翻译注意力机制及其PyTorch实现

前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息 ...

Sat Jun 22 01:47:00 CST 2019 0 1247
 
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