2022年11月26日 · 本文详细介绍了如何使用Pytorch实现三种注意力机制：SENet、ECANet和CBAM。 SENet通过全连接网络学习通道权重；ECANet用1x1卷积替代全连接，减少计算量；CBAM结合通道和空间注意力，提升模型性能。 每种机制的原理、代码实现及参数分析均有详述。 大家好，今天和各位分享一下如何使用 Pytorch 构建卷积神经网络中的各种注意力机制，如： SENet，ECANet，CBAM。 注意力机制的原理 和 TensorFlow2 的实现方式可以看我下面两 …

2023年5月13日 · CBAM之所以被叫做混合注意力机制，是因为相较于SENET通道注意力机制，他在保留原有通道注意力机制的基础上加入了空间注意力机制，从通道和空间两个方面对网络进行优化，使得优化后的网络可以从通道和空间两个角度获取更为有效的特征，进一步提高模型同时在通道和空间两个角度的特征提取效果，结构图如下图所示： CBAM结构图. CBAM会对输入的图像分别进行通道注意力机制和空间注意力机制的处理，两个模块是串联在一起的如上图所示，输入 …

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)，这样就 …

1、输入特征层 全局平局池化. 2、 两次全连接，第一次输出通道数少一些，第二次输出通道数和输入特征层相同. 3、使用 sigmoid 将值固定在 [0,1]之间，获得了输入特征层每一个通道的权值. 4、 权值与输入特征层相乘. 优点： 简单有效：SE注意力机制提出简单，易于实现，同时在各种视觉任务中证明了其有效性。 参数少：相较于其他注意力机制，SE模块的参数量相对较少，因此在性能和计算开销之间取得了平衡。 缺点：

2023年6月27日 · 文章探讨了四种注意力机制在深度学习中的应用，包括SE的通道注意力，CBAM的空域和通道注意力，ECA的高效通道注意力，以及CA的综合注意力。 每种机制有其优缺点，如SE适合高通道数场景，CBAM提供空间和通道的关注，ECA在保持效率的同时提升性能，而CA则考虑了空间维度。 选择时需依据应用场景权衡计算成本和效果。 注意力机制是一种 机器学习技术，通常用于处理序列数据（如文本或音频）或图像数据中的信息筛选和集成。 注意 …

Excitation操作：利用两个 全连接层 （先降维后升维）和一个 ReLU激活函数 来学习通道间的依赖关系，并通过 sigmoid函数 生成权重向量。 Scale操作：将学习到的通道权重与原始特征图进行逐通道相乘，实现特征的重标定。 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址： YOLOYOLOv11改进合集地址： 相关问题可在CSDN私信我~ 前言这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是 …

2024年3月19日 · SEnet（Squeeze-and-Excitation Network）考虑了特征通道之间的关系，在特征通道上加入了注意力机制。 SEnet通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度，并且利用得到的重要程度来提升特征并抑制对当前任务不重要的特征。 SEnet通过Squeeze模块和Excitation模块实现所述功能。 如图所示，首先作者通过Squeeze操作，对空间维度进行压缩，直白地说就是对每个特征图做全局池化，平均成一个实数值。 该实数从某种程度上来说具有全局感受野。 作 …

2025年2月7日 · 简介： YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制. 这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。 专栏地址： YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！ 一、为什么要引入注意力机制？ 来源：注意力 …

2024年11月9日 · ECANet是SENet的改进版，用1D卷积替代全连接层，直接在全局平均池化后的特征上进行学习。 计算效率高，但空间信息未充分利用。 在引入通道注意力的同时，引入空间注意力机制，将位置信息嵌入通道注意力中，提高了特征表达的准确性，通用性强，但计算复杂度高。 SE、CBAM、ECA 、CA注意力机制SE (Squeeze-and-Excitation)通道注意力机制，通过输入特征层全局平局池化，两次全连接，获得通道的权重。 简单有效，参数少，但计算相对复杂。 …

详解SE、CA、ECA、GAM、CBAM 五种即插即用的视觉注意力模块. SE注意力模块的全称是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze实现全局信息嵌入、Excitation实现自适应权重矫正，合起来就是SE注意力模块。 把SE注意力模块添加到Inception Module中与ResNet的残差Module中，实现SE注意力版本的Inception与ResNet模型. SE注意力模块集成残差的四种不同结构设计. CA注意力模块. 图中最右侧是CA注意力模块、左侧是SE注意力模块、中间是CBAM注意 …