目錄 1. 前言 2.論文摘要 3.通道注意力機制(Channel Attention Module) 4.空間注意力機制(Spatial Attention Module) 5.CBAM與ResNet網絡結構組合 6.可視化效果圖 7.代碼 ...
. 摘要 作者提出了一個簡單但有效的注意力模塊 CBAM,給定一個中間特征圖,我們沿着空間和通道兩個維度依次推斷出注意力權重,然后與原特征圖相乘來對特征進行自適應調整。 由於 CBAM 是一個輕量級的通用模塊,它可以無縫地集成到任何 CNN 架構中,額外開銷忽略不計,並且可以與基本 CNN 一起進行端到端的訓練。 在不同的分類和檢測數據集上,將 CBAM 集成到不同的模型中后,模型的表現都有了一 ...
2019-05-13 08:44 0 1170 推薦指數:
目錄 1. 前言 2.論文摘要 3.通道注意力機制(Channel Attention Module) 4.空間注意力機制(Spatial Attention Module) 5.CBAM與ResNet網絡結構組合 6.可視化效果圖 7.代碼 ...
CBAM: Convolutional Block Attention Module Abstract 我們提出了卷積塊注意模塊(CBAM),一個簡單而有 ...
CBAM: Convolutional Block Attention Module 2018-09-14 21:52:42 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers ...
前言: 這是CV中的Attention機制專欄的第一篇博客,並沒有挑選實現起來最簡單的SENet作為例子,而是使用了CBAM作為第一個講解的模塊,這是由於其使用的廣泛性以及易於集成。目前cv領域借鑒了nlp領域的attention機制以后生產出了很多有用的基於attention機制的論文 ...
在本文中,研究了輕量級但有效的注意力機制,並提出了 Triplet Attention,一種通過使用三支結構捕獲跨維交互來計算權重。 對於輸入張量,Triplet Attention通過旋轉操作和殘差變換建立維度間的依賴關系,並以可忽略的計算開銷對通道和空間信息進行編碼。該方法既簡單又有 ...
最近找了十幾篇神經網絡注意力機制的論文大概讀了一下。這篇博客記錄一下其中一篇,這篇論文大概只看了摘要,方法,實驗部分僅僅看了一點。主要是設計出一個名叫ADCM的模塊,然后將這個模塊放入到經典的神經網絡 ...
最近找了十幾篇神經網絡注意力機制的論文大概讀了一下。這篇博客記錄一下其中一篇,這篇論文大概只看了摘要,方法。在ADCM論文中我們提到它的設計參考了BAM來的,因而找了這篇論文。它主要利用channel和spatial來結合組成一種bottleneck attention module(BAM ...