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。 本文主要实现的是 将ECA注意力机制加入到ResNet50中 。 且在性能上是可以说是全面超越了CBAM (ECCV 2018)，且对比未使用ECA的原始ResNet，也有着不错的准确率提升。 论文的开源还提供了使用ECA的ResNet预训练模型，而未使用ECA机制的原始ResNet模型也可以导入使用。 我的数据集结构： 其中train : val : test = 8 : 1 : 1，种类都是三种，只是数量不一样。 │ ├── …

2023年10月23日 · 有效通道注意（ECA）是流行的挤压和激发注意机制的简单有效扩展，该机制基于本地跨通道交互（CCI）的基本概念。 ECANet不再像SENets那样使用具有降低比率瓶颈的全连接层，而是在下采样的GAP C x 1 x 1张量上使用自适应共享（跨通道）一维卷积内核。

ECA-ResNet **ECA ResNet** 是 ResNet 的一种变体，它利用了 高效通道注意力模块 。 高效通道注意力是一种基于 挤压-激励块 的架构单元，它可以在不进行降维的情况下降低模型复杂度。

本文详细介绍了使用PyTorch实现ECA-NET的过程，包括ECA_module、ECA-ResNet的构建，以及torch.squeeze ()、unsqueeze ()、view ()和resize ()等关键操作的运用，探讨了数据维度的管理和调整在深度学习模型中的作用。 """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map. k_size: Adaptive selection of kernel size. """ def __init__(self, channel, k_size=3):

An ECA ResNet is a variant on a ResNet that utilises an Efficient Channel Attention module. Efficient Channel Attention is an architectural unit based on squeeze-and-excitation blocks that reduces model complexity without dimensionality reduction.

2021年2月14日 · An ECA ResNet is a variant on a ResNet that utilises an Efficient Channel Attention module. Efficient Channel Attention is an architectural unit based on squeeze-and-excitation blocks that reduces model complexity without dimensionality reduction.

使用resnet18, resnet34集成eca模块 model文件夹下为使用tiny_imagenet数据集进行训练所得结果，文件名中结尾数字代表训练迭代轮数。 含有orig表示未进行预训练，预训练采用PyTorch内置的resnet预训练模型。

We extensively evaluate our ECA module on image classification, object detection and instance segmentation with backbones of ResNets and MobileNetV2. The experimental results show our module is more efficient while performing favorably against its counterparts.

2023年10月25日 · 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。 本文主要实现的是 将ECA注意力机制加入到ResNet50中 。 且在性能上是可以说是全面超越了CBAM (ECCV 2018)，且对比未使用ECA的原始ResNet，也有着不错的准确率提升。 论文的开源还提供了使用ECA的ResNet预训练模型，而未使用ECA机制的原始ResNet模型也可以导入使用。 我的数据集结构： 其中train : val : test = 8 : 1 : 1，种类都是三种，只是数量不 …

Code for ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks - BangguWu/ECANet