2022年4月20日 · Efficient Channel Attention Module 简称 ECA ，2020年 Qilong Wang等人提出的一种 高效通道注意力 (ECA)模块 ； 提出了一种 不降维的局部跨通道交互策略 ，有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响 ； 该模块只涉及少数几个 参数，但具有明显的 效果增益 ； 适当的 跨通道交互 可以在保持 性能 的同时 显著降低模型的复杂性 ； 深度卷积神经网络 (CNN)在计算机视觉领域得到了广泛的应用，在 图像分类 、 目标检测 和 语义分割 等方面取得了很大的进展 …

ECANet注意力机制是针对通道维度的注意力加权机制。它的基本思想是，通过学习通道之间的相关性，自适应地调整通道的权重，以提高网络的性能。ECANet通过两个步骤实现通道注意力

2023年5月13日 · eca注意力机制是一种高效、自适应的通道注意力机制，通过1维卷积实现无降维的局部跨通道交互。它具有较低的计算复杂度和较高的处理速度，同时能够带来明显的性能增益。

ECA注意力机制 也是通道注意力的一种方法，该算法是在SE算法的基础上做出了一定的改进，首先ECA作者认为SE虽然全连接的降维可以降低模型的复杂度，但是破坏了通道与其权重之间的直接对应关系，先降维后升维，这样权重和通道的对应关系是间接的，基于上述，作者提出一维卷积的方法，避免了降维对数据的影响。 该结构主要分为以下三个方面： ①：通过将特征图进行Squeeze (压缩)，该步骤是通过全局平均池化把特征图从大小为（N,C,H,W)转换为（N,C,1,1)， …

卷积层的输入通道数为当前输入特征图的通道数，输出通道数为当前输入特征图通道数除以超参数gamma，即将通道数进行降维，然后再通过一个ReLU激活函数和一个输出通道数为当前输入特征图通道数的一维卷积层，得到一个标量。 这个标量经过 Sigmoid函数 之后，作为权重与输入特征图相乘，得到ECABlock模块的输出。 在 forward 方法中，我们首先对输入特征图进行自适应全局平均池化，得到一个1x1xNxC的特征图，其中N为特征图的宽度和高度，C为特征图的通道数。 …

To overcome the paradox of performance and complexity trade-off, this paper proposes an Efficient Channel Attention (ECA) module, which only involves a handful of parameters while bringing clear performance gain.

2023年10月25日 · ECA模块的思想是非常简单的，它去除了原来SE模块中的全连接层，直接在全局平均池化之后的特征上通过一个1D卷积进行学习。 既然用到了1D卷积，那么1D卷积的卷积核大小的选择就变得非常重要了，了解过卷积原理的同学很快就可以明白，1D卷积的卷积核大小会影响注意力机制每个权重的计算要考虑的通道数量，用更专业的名词就是跨通道交互的覆盖率。 ECA-Net可以插入到其他CNN网络中来增强其性能，比如：插入到ResNet、MobileNetV2中。 本文 …

SE 注意力机制首先对输入特征图进行了通道压缩，而这样的压缩降维对于学习通道之间的依赖关系有不利影响，基于此理念，ECA 注意力机制避免降维，用1 维卷积高效实现了局部跨通道交互，提取通道间的依赖关系。 具体…

本文深入探讨了卷积神经网络中的注意力机制，重点关注了通道注意力（SENet、ECANet）和空间注意力（CBAM）。 SENet通过全连接层调整通道权重，ECANet则使用一维卷积减少计算量，而CBAM结合两者，同时考虑通道和空间维度的注意力，提升特征提取效率。 这些模块在不大幅增加计算成本的情况下，提高了模型的性能。 1. 论文介绍. 2. 算法解读. 3. Pytorch代码实现. 4. 个人理解. 1. 论文介绍. 2. 论文解读. 3. Pytorch代码实现. 1. 论文介绍. 2. 论文解读. 3. Pytorch代 …

To overcome the paradox of performance and complexity trade-off, this paper proposes an EfficientChannel Attention (ECA) module, which only involves a handful of parameters while bringing clear performance gain.