针对预测任务,可以使用CBAM-CNN模型进行图像分类或目标检测。在图像分类任务中,CBAM-CNN可以通过自适应地关注重要的通道和空间区域,提取图像特征并进行分类。在目标检测任务中,CBAM-CNN可以辅助检测网络对目标区域进行准确定位和分类。 需要注意的是,CBAM-CNN只是一种网络结构,具体的预测研究还需要根据具体的任务和数据集...
三、CBAM(Convolutional Block Attention Module) CBAM注意力机制是一种将通道与空间注意力机制相结合的算法模型,算法整体结构如图3所示,输入特征图先进行通道注意力机制再进行空间注意力机制操作,最后输出,这样从通道和空间两个方面达到了强化感兴趣区域的目的。 图3 CBAM总体架构 通道结构主要分为以下三个方面: ①:通...
针对预测任务,可以使用CBAM-CNN模型进行图像分类或目标检测。在图像分类任务中,CBAM-CNN可以通过自适应地关注重要的通道和空间区域,提取图像特征并进行分类。在目标检测任务中,CBAM-CNN可以辅助检测网络对目标区域进行准确定位和分类。 需要注意的是,CBAM-CNN只是一种网络结构,具体的预测研究还需要根据具体的任务和数据集...
为了更好地对股票价格进行预测,进而为股民提供合理化的建议,提出了一种在结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的基础上引入注意力机制的股票预测混合模型(LSTM-CNN-CBAM),该模型采用的是端到端的网络结构,使用LSTM来提取数据中的时序特征,利用CNN挖掘数据中的深层特征,通过在网络结构中加入注意力机制——...
针对预测任务,可以使用CBAM-CNN模型进行图像分类或目标检测。在图像分类任务中,CBAM-CNN可以通过自适应地关注重要的通道和空间区域,提取图像特征并进行分类。在目标检测任务中,CBAM-CNN可以辅助检测网络对目标区域进行准确定位和分类。 需要注意的是,CBAM-CNN只是一种网络结构,具体的预测研究还需要根据具体的任务和数据集...
2.CBAM的结构图 如图,整体结构就是先对特征图进行通道注意力加权,然后再进行空间注意力加权操作,很简单。2.1 CBAM的通道注意力模块 如图,先对输入特征图Input_feature(H×W×C)分别进行全局平均池化和全局平均池化得到两个向量M(1×1×C)和A(1×1×C),在将这俩分别进行两次全连接操作第一次全连接压缩通道为...
简述:论文提出了一种叫做CBAM的注意力模块,可以增强卷积神经网络的表现。这个模块能够同时关注通道和空间两个维度,对输入特征图进行细化。这个模块轻量级且通用,可以无缝集成到任何CNN架构中,并可以进行端到端的训练。在多个数据集上的实验结果表明这个模块可以提高分类和检测的性能。
本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构,从Lenet,AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM, CBAM, genet, sknet, mobilenet。以下附上论文链接。另外,使用pytorch实现了大部分的模型,并在CIFAR数据集上进行测试,可在github链接中查看具体实现代码细节。如果对大家有帮助,欢迎给个star。:smile...
首先,注意力机制,在ECCV2018的一篇论文中,提出了CBAM(Convolutional Block Attention Module),想看原论文的道友可以点击这里下载。该篇论文不仅在原有通道注意力(channel attention)机制上进行改进,而且还增加空间注意力(spatial attention)机制。如下图所示。
感觉主要思想差不多,不过应用领域不同, CBAM结构更加简化,主要是它是用在检测,SCA-CNN用在图片描述 ...