简介 论文原址：1807.06521.pdf (arxiv.org) CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种卷积神经网络模块，旨在通过引入注意力机制来提升网络的表示能力。CBAM包含两个顺序子模块：通道注意力模块和空间注意力…

自我介绍：本人硕士期间全程放养，目前成果:一篇北大核心CSCD录用,两篇中科院三区已见刊，一篇中科院四区在投。如何找创新点，如何放养过程厚积薄发，如何写中英论文，找期刊等等。本人后续会以自己实战经验详细…

文章目录 CBAM结构Channel attention moduleSpatial attention moduleArrangement of attention modules对比实验ablation对比实验通道注意力的avgpooling vs. maxpoolingSpatial attention对比实验Arrangement of the channel and spatial attention数据集验证ImageNet-1K可视…

前言：虽然会pytorch框架中的一些基础操作，但是有很多实现直接让自己写还是挺困难的。本次的代码参考senet中的channel-wise加权，CBAM中的channel-attention和spatial-attention, 另外还有kaggle Mastergray 分享的Dual pooling。由于没有特别…

本文是关于论文《CBAM: Convolutional Block Attention Module》的阅读笔记。 一、概述 深度学习中的注意力机制是模仿人类的注意力产生的，当我们在看一副图像时，图像中有些地方（比如人物照中的人的面部）会引起我们的注意力&…

论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06521 1. 摘要 我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络。给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度、通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特…