注意力機制se cbam 簡介
SE模塊（Squeeze-and-Excitation） SENet: SENet網絡的創新點在於關注channel之間的關系，希望模型可以自動學習到不同channel特征的重要程度。為此，SENet提出了Squeeze-and-Excitation (SE)模塊。 SE ...
原文：CVPR2021| 繼SE,CBAM后的一種新的注意力機制Coordinate Attention
前言： 最近幾年，注意力機制用來提升模型性能有比較好的表現，大家都用得很舒服。本文將介紹一種新提出的坐標注意力機制，這種機制解決了SE，CBAM上存在的一些問題，產生了更好的效果，而使用與SE，CBAM同樣簡單。 論文地址： https: arxiv.org pdf . .pdf 代碼地址： https: github.com AndrewQibin CoordAttention Introduc ...
2021-04-08 20:34 0 966 推薦指數：
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前言： 前面分享了一篇《繼SE,CBAM后的一種新的注意力機制Coordinate Attention》,其出發點在於SE只引入了通道注意力，CBAM的空間注意力只考慮了局部區域的信息，從而提出考慮全局空間信息的注意力機制。 在本文，將介紹另一個基於同樣出發點的注意力模塊，即Pyramid ...
各種attention注意力機制之間的比較
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self-attention是什么? 一個 self-attention 模塊接收 n 個輸入，然后返回 n 個輸出。自注意力機制讓每個輸入都會彼此交互（自），然后找到它們應該更加關注的輸入（注意力）。自注意力模塊的輸出是這些交互的聚合和注意力分數。 self-attention模塊 ...
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attention注意力機制的原理
可以這樣來看待注意力機制：將Source中的構成元素想象成是有一系列的<key,value>數據對構成，此時對於Target中的某個元素Query，通過計算Query和各個Key的相似性或者相關性，得到每個Key對應Value的權重系數，然后對Value進行加權求和，即得到 ...