ResNet改进(16)：添加 SimAM轻量级注意力机制

于 2025-04-03 10:24:45 发布
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分类专栏： ResNet 改进【有效涨点！】 文章标签： 深度学习 机器学习 python
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采用最新的即插即用模块，有效涨点！！

1. SimAM轻量级注意力机制

SimAM（Similarity-based Attention Module）是一种无参数的轻量级注意力机制，由论文《SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks》提出。

1. SimAM的核心思想

SimAM基于神经科学中的能量函数理论，通过模拟神经元之间的抑制机制来

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ResNet改进(35)：带有SimAM注意力机制
2401_82355416的博客
04-30 107
这段代码实现了一个基于ResNet34架构的卷积神经网络，并集成了SimAM（Simple Attention Module）注意力机制。
简单无参注意力 SimAM | SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks
YOLOv8项目贡献者
04-29 4581
简单无参注意力 SimAM
深度学习基于SimAM注意力机制的ResNet50模型改进：卷积神经网络图像分类性能提升
最新发布
04-03
内容概要：本文介绍了SimAM注意力机制及其在ResNet架构中的应用。SimAM是一种轻量级的注意力模块，通过计算特征图中每个位置的重要性来增强模型的表现力。文中详细展示了SimAM模块的定义和前向传播过程，并将其集成到ResNet的Bottleneck模块中。整个ResNet网络由初始卷积层、四个残差阶段和分类头组成，支持可选的SimAM模块。最后，通过构建ResNet50-SimAM模型并进行前向传播测试，验证了模型的正确性和输出形状。; 适合人群：对深度学习尤其是卷积神经网络有一定了解的研究人员和工程师。; 使用场景及目标：①研究和理解SimAM注意力机制的工作原理；②将SimAM模块应用于其他基于ResNet的项目中；③改进现有模型的性能，特别是在视觉任务如图像分类上。; 阅读建议：本文涉及较多PyTorch代码实现细节，建议读者具备一定的PyTorch编程经验。对于SimAM模块的具体公式和参数设置，可以结合注释仔细研读，同时可以通过调整参数和实验进一步探索SimAM的效果。
ICML 2021 | SimAM 无参注意力机制!(keras实现)
u011447962的博客
07-30 5693
中山大学 paper:http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf code:https://github.com/ZjjConan/SimAM
SimAM：无参数的注意力机制
m0_63642362的博客
08-13 2万+
本文提出了一个用于卷积神经网络的概念简单但非常有效的注意模块SimAM。与现有的通道关注模块和空间关注模块相比，该模块无需向原始网络添加参数，而是在一层中推断特征图的3D关注权重
SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks论文阅读
hb_learing的博客
07-25 5686
本文提出一种概念简单且非常有效的注意力模块。不同于现有的通道/空域注意力模块，该模块无需额外参数为特征图推导出3D注意力权值。具体来说，本文基于著名的神经科学理论提出优化能量函数以挖掘神经元的重要性。本文进一步针对该能量函数推导出一种快速解析解并表明：该解析解仅需不超过10行代码即可实现。该模块的另一个优势在于：大部分操作均基于所定义的能量函数选择，避免了过多的结构调整。最后，本文在不同的任务上对所提注意力模块的有效性、灵活性进行验证。
注意力机制SimAM(SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks)
handsomem
07-22 3万+
论文链接 转载 目录1、摘要：2、注意力机制比较：3、SimAM:4、实验结果 1、摘要： 在不增加原始网络参数的情况下，为特征图推断三维注意力权重 1、提出优化能量函数以发掘每个神经元的重要性 2、针对能量函数推导出一种快速解析解，不超过10行代码即可实现。 2、注意力机制比较：   不同注意模块的结构设计和参数比较。运算符有:空间(GAP)或通道平均池化(CAP)、空间(GMP)或通道最大池化(CMP)、沿空间维度计算的标准偏差(GSP)、标准卷积(C2D)或基于通道的卷积(C1D)、标准(FC)或通
SimAM注意力机制解析
Phoenix_desi的博客
06-26 3057
与其在通道维度（第2和第3维度）上的均值之差的平方。即，它计算了每个像素值与通道内所有像素均值的差的平方。这样，你就可以保留原始张量的批量大小和通道数，同时获得每个图像（或每个通道的图像）的平均值。的平均值（注意这里减去了1，可能是为了避免中心像素的权重过高，但这也取决于SimAM的具体实现和目的）。（这是一个常见的四维张量形状，用于表示一批图像数据，其中每个图像有多个通道，如RGB）。在第2和第3维度（即高度和宽度维度）上的和，并保持这两个维度的维度数（由于。的操作实际上是在计算每个通道内所有像素的。
SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks
weixin_50476352的博客
08-02 2768
论文名称：SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks 作者：Lingxiao Yang, Ru-Yuan Zhang, Lida Li, Xiaohua Xie Code：https://github.com/ZjjConan/SimAM 介绍 本文提出了一种简单有效的3D注意力模块，基于著名的神经科学理论，提出了一种能量函数，并且推导出其快速解析解，能够为每一个神经元分配权重。主要.
YOLOv10涨点改进：注意力魔改 | SimAM（无参Attention），一种轻量级的自注意力机制，效果秒杀CBAM、SE
05-31 2263
SimAM（无参Attention），效果秒杀CBAM、SE
【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+simAM: 基于YOLOv11的轻量级卷积注意力机制，线性复杂度，高效涨点；
qq_41304809的博客
11-02 1171
SimAM:ASimple,Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks 注意力机制的详细信息SimAM（Similarity - Aware Activation Module）注意力机制是一种新颖的注意力机制。它受到神经科学中空域抑制现象的启发，通过度量神经元之间的线性可分性来确定其重要性。
YOLO11涨点优化：注意力魔改 | SimAM（无参Attention），一种轻量级的自注意力机制，效果秒杀CBAM、SE
10-09 798
SimAM是一种轻量级的自注意力机制，其网络结构与Transformer类似，但是在计算注意力权重时使用的是线性层而不是点积
SimAM：无参数Attention助力分类/检测/分割涨点
m0_63642362的博客
11-29 5241
本文复现了 ICML2021 : SimAM注意力机制，该网络轻量化且即插即用，可以使分类、检测等多任务涨点，性能优于SE等注意力机制。
YOLOX 改进 004：Backbone 添加 SimAM 注意力机制
m0_46496775的博客
08-07 1721
本文介绍了一种简单而有效的注意力模块，即简单注意力模块（SimAM）。SimAM 是一种无参数注意力模块，它能够在增强神经网络的表示能力的同时，而不会显著增加计算开销。在本文中，给大家带来的教程是在原来的主干网络添加 SimAM 注意力机制。
改进YOLOv7系列：24.添加SimAM注意力机制
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
09-04 1万+
目标检测科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
浪子L的博客
10-08 3785
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
即插即用篇 | YOLOv8 引入 SimAM 注意力机制 | 《SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional》
weixin_39818775的博客
05-21 2254
SimAM（Simple Attention Module）是一种简单、无参数的注意力机制，可用于卷积神经网络（CNN）。与其他注意力机制不同，SimAM 不需要引入额外的参数，因此计算成本更低、部署更方便。SimAM 已被证明可以有效提高 CNN 的性能，特别是在目标检测任务中。YOLOv8 是 Ultralytics 公司于 2022 年 8 月推出的最新一代目标检测算法。YOLOv8 在 YOLOv5 的基础上进行了大量改进，包括引入了 SimAM 注意力机制。
注意力机制（SE、Coordinate Attention、CBAM、ECA，SimAM）、即插即用的模块整理
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weixin_44645198的博客
12-23 4万+
总结曾经使用过的一些即插即用的模块以及一些注意力机制 注意力模块：SE 代码源自这位大佬的仓库：https://github.com/moskomule/senet.pytorch class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
【yolov系列：yolov7改进添加SIAM注意力机制】
weixin_47869094的博客
10-07 2339
siam注意力机制的添加和se注意力机制是一样的添加方法，可以根据自己的实际需求进行添加可以参考如下。yolov7改进添加SE注意力机制。
在ResNet18中嵌入视觉注意力机制的项目研究
将注意力机制引入到ResNet18中可以为模型带来以下几个方面的改进： - 增强模型对关键特征的关注能力，尤其是在复杂背景的图像中。 - 提高对小目标或难以区分区域的识别能力，因为注意力模块可以放大这些区域的重要...
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