注意力机制模块解析（附带代码链接）——SGE（Spatial Group-wise Enhance）

最新推荐文章于 2025-10-17 16:33:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-17 16:33:21 发布 · 9.9k 阅读 · 91 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Spatial Group-wise Enhance (SGE) 模块，这是一种轻量级的注意力机制，能提升CNN的分类与检测性能。SGE通过在每个特征语义组内利用局部和全局特征的相似性指导增强语义特征的空间分布，从而减少噪声并提高准确性。实验证明，SGE在ImageNet和COCO数据集上取得了显著的性能提升。

《Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks》

arXiv：https://arxiv.org/abs/1905.09646

github：https://github.com/implus/PytorchInsight

       本篇是轻量attention模块的系列之作，它的一个重要的亮点就是同时几乎不增加参数量和计算量的情况下也能让分类与检测性能得到极强的增益。同时，与其他attention模块相比，它是首个利用local与global的相似性作为attention mask的generation source，同时具有非常强的语义表示增强的可解释性。作者认为一个完整的feature是由许多sub feature组成的，并且这些sub feature会以group的形式分布在每一层的feature里，但是这些子特征会经由相同方式处理，且都会有背景噪声影响。这样会导致错误的识别和定位结果。所以作者提出了SGE模块，它通过在在每个group里生成attention factor，这样就能得到每个sub feature的重要性，每个group也可以有针对性的学习和抑制噪声。这个attention factor仅由各个group内全局和局部特征之间的相似性来决定，所以SGE非常轻量级。经由训练之后发现，SGE对于一些高阶语意非常有效。由作者实验发现，它可以显著提高图像识别任务性能。

文章的思路很简单，类似于SENet（可看我之前的解析https://blog.youkuaiyun.com/ITOMG/article/details/88804936），除了对通道进行attention，还对空间进行attention。顺序为：

（1）先从channel维度分为group；（2）对每个group进行spacial维度的attention操作。

最低0.47元/天 解锁文章
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 轻量级的空间组增强模块SGE【全网独家】
kay_545
06-26 1415
yolov8改进，yolov8，SGE注意力机制
【YOLOv10改进 -注意力机制】SGE(Spatial Group-wise Enhance)：轻量级空间分组增强模块
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-10 895
卷积神经网络（CNNs）通过收集语义子特征的层次化和不同部分来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常可以在每层特征向量中以分组形式分布，代表各种语义实体 [43, 32]。然而，这些子特征的激活往往受到相似模式和噪声背景的空间影响，导致错误的定位和识别。我们提出了一种空间分组增强（SGE）模块，通过为每个语义组中的每个空间位置生成注意力因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个单独的组能够自主增强其学习到的表达并抑制可能的噪声。
注意力机制之SGE Attention
qq_38915354的博客
05-08 5923
然而，这些子特征的激活往往在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。本文提出了一个空间组增强（SGE）模块，该模块可以通过为每个语义组中的每个空间位置生成一个注意因子来调整每个子特征的重要性，从而每个单独的组可以自主地增强其学习的表达，并抑制可能的噪声。注意因素仅由各组内部的全局和局部特征描述符之间的相似性来引导，因此SGE模块的设计非常轻量级，几乎没有额外的参数和计算。的方法，生成了加权后的特征图，其中H*W为特征图的像素点个数，由avg_pool操作保证输出特征图形状一致。
【即插即用】SGE注意力机制（附源码）
weixin_45694817的博客
04-30 2002
在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）通过收集和整合复杂对象的层次化和不同部分的语义子特征来生成特征表示。这些子特征通常以分组的形式分布在每一层的特征向量中，代表不同的语义实体。然而，这些子特征的激活常常受到相似模式和噪声背景的空间影响，从而可能导致定位和识别的错误。为了解决这一问题，研究者们提出了一种名为空间分组增强（SGE）的模块。SGE模块可以为每个语义组中的每个空间位置生成一个注意力因子，以调整每个子特征的重要性。通过这种方式，每个单独的组都能够自主地增强其学习到的表达，并抑制可能的噪声。
什么是 CBAM：混合注意力机制
最新发布
彬彬侠的博客
10-17 1379
CBAM（Convolutional Block Attention Module，卷积块注意力模块）是一种高效的混合注意力机制，通过级联通道和空间注意力子模块，动态强化CNN特征图中的关键信息。它先利用通道注意力识别重要特征，再通过空间注意力聚焦关键区域，实现"粗到细"的特征校准。相比单一维度注意力机制，CBAM具有计算量小（仅增加约1%参数）、易集成的优势，可提升图像分类、目标检测等任务1-2%的准确率。典型应用包括改进ResNet、YOLO等模型，在医疗影像、遥感等复杂场景中效果
三分钟学会使用系列（YOLOv5）|SGE注意力机制，涨点神器！
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
01-31 3244
本文旨在让读者快速了解相关技术并运用,欢迎关注。
SGE——Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks
qq_28778507的博客
06-07 4265
这篇文章借鉴了SEnet，然后做了结构的改动。 作者提到，一个完整的feature是由许多sub feature组成的，并且这些sub feature会以group的形式分布在每一层的feature里，但是这些子特征会经由相同方式处理，且都会有背景噪声影响。这样会导致错误的识别和定位结果。所以作者提出了SGE模块，它通过在在每个group里生成attention factor，这样就能得到每个su...
【YOLO改进】主干插入Spatial Group-wise Enhance(SGE)模块(基于MMYOLO)
Vlone_pp的博客
04-22 611
确保 class SpatialGroupEnhance中的输入维度为in_channels(因为MMYOLO会提前传入输入维度参数，所以要保持参数名的一致)修改对应的配置文件，并且将plugins的参数“type”设置为“SpatialGroupEnhance”，可参考。导入MMYOLO用于注册模块的包: from mmyolo.registry import MODELS。修改mmyolo/models/plugins/__init__.py文件。
【YOLOv5/v7 添加注意力机制】 模块十九 SGE（Spatial Group-wise Enhancement）模块详解
u010117029的博客
04-21 182
空间池化（Spatial Pooling）：对特征图进行空间池化操作。空间增强（Spatial Enhancement）：对池化后的特征进行增强。组操作（Group Operation）：将特征图分成多个组，并对每个组进行独立的空间增强。特征融合（Feature Fusion）：将增强后的特征重新融合。
Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Network
qq_37972486的博客
05-02 1105
文章的思路很简单，类似于SENet(对channel做attention)、spacial attention就是将channel分为group， 然后对每个group进行spatial的attention 模块如上图所示， 1、将feature map按channel维度分为G个group 2、对每个group单独进行attention 3、对group进行global average poo...
Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks
qq_52302919的博客
03-24 4868
卷积神经网络（CNN）通过收集不同层次和不同部分的语义子特征来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常可以以分组形式分布在每一层的特征向量中，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活往往在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。
【YOLOv8改进 -注意力机制】SGE(Spatial Group-wise Enhance)：轻量级空间分组增强模块
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-20 1553
卷积神经网络（CNNs）通过收集语义子特征的层次化和不同部分来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常可以在每层特征向量中以分组形式分布，代表各种语义实体 [43, 32]。然而，这些子特征的激活往往受到相似模式和噪声背景的空间影响，导致错误的定位和识别。我们提出了一种空间分组增强（SGE）模块，通过为每个语义组中的每个空间位置生成注意力因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个单独的组能够自主增强其学习到的表达并抑制可能的噪声。
SGE: Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in CNN——空间分组增强：提升卷积网络中的语义特征学习
Together_CZ的博客
02-09 1905
SGE:SpatialGroup-wiseEnhance:ImprovingSemanticFeatureLearninginCNN——空间分组增强：提升卷积网络中的语义特征学习
【Block总结】SGE注意力机制
m0_47867638的博客
01-03 1233
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09646。
pytorch代码实现注意力机制之SGE
DM_zx的博客
08-21 868
注意力机制之SGE
论文阅读笔记之——《Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks》
gwpscut的博客
07-04 4566
最近在研究attentionmechanism，感觉缺点之一就是增加较大的运算量。突然看到一篇微信推文说同时几乎不增加参数量和计算量的情况下也能让分类与检测性能得到极强的增益。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09646.pdf 代码链接https://github.com/implus/PytorchInsight（里面还有各种attention实现） ...
[深度学习从入门到女装]Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Network
炼丹师
05-27 2341
论文地址：Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Network 一篇来自南理工的文章 文章的思路很简单，类似于SENet(对channel做attention)、spacial attention 就是将channel分为group，然后对每个group进行spacial的a...
Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发Spatial Group-wise Enhance轻量注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
AIcurator的博客
01-08 1240
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, cnn)通过收集分层的、不同部分的语义子特征来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常以分组的形式分布在每一层的特征向量中[43,32]，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活往往受到相似模式和噪声背景的空间影响，导致错误的定位和识别。我们提出了一个空间群智能增强(SGE)模块，该模块可以通过为每个语义组中的每个空间位置生成注意因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个个体组能够自主增强其学习到的表达并抑制可能的噪声。
注意力机制
weixin_41243988的博客
03-04 3748
注意力机制结构与代码整理
SGE注意力模块parse_model中的解析代码else-if
04-15
<think>好的，我需要帮助用户理解SGE注意力模块中的parse_model函数，特别是else-if部分的实现逻辑。首先，我需要回顾一下SGE模块的基本结构和它在神经网络中的作用。根据引用[1]和[3]，SGE模块通过全局统计特征和局部特征描述符的相似性生成注意力掩码，从而调整每个子特征的重要性。这涉及到全局特征提取、相似性计算和特征缩放。 接下来，用户提到了parse_model函数，这通常出现在模型构建或配置文件解析的代码中，用于根据给定的参数动态生成模型结构。在YOLO等目标检测框架中，parse_model函数可能负责解析模型架构的配置文件，并根据不同的模块类型（如卷积层、注意力模块等）实例化相应的类。 用户特别关注else-if部分的代码，这可能是在parse_model函数中处理不同模块类型的条件分支。例如，当解析到"SGE"模块时，代码会进入对应的else-if块，创建SpatialGroupEnhance模块的实例。 根据引用[3]，SGE模块被集成到C2f模块中。因此，在parse_model函数中，可能有一个条件判断，当检测到模块类型为"SGE"时，调用相应的类，并传递必要的参数，如通道数、分组数等。 此外，我需要考虑代码的具体实现。例如，在YOLOv8的代码库中，parse_model函数可能会遍历模型的每个层定义，根据名称或类型进行匹配。对于SGE模块，可能需要传入in_channels（输入通道数）、groups（分组数）等参数。例如： elif m is SpatialGroupEnhance: args = [ch[f], *args[1:]] 这里，ch[f]可能代表当前层的输入通道数，而args[1:]可能包含其他参数，如分组数。 另外，需要确保在实例化SGE模块时，正确传递参数。例如，SGE类可能接收通道数和分组数作为初始化参数。代码可能如下： class SpatialGroupEnhance(nn.Module): def __init__(self, channels, groups=64): super().__init__() self.groups = groups self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): ... 在parse_model函数中，当解析到该模块时，会调用这个类并传入相应的参数。 可能还需要参考YOLOv8的官方代码或相关改进项目的实现，以确认参数传递和条件判断的具体细节。例如，在模型的配置文件中，可能有类似的定义： - [-1, 1, SpatialGroupEnhance, [256, 64]] 这里，256是通道数，64是分组数，parse_model函数需要解析这些参数并正确初始化模块。 总结来说，parse_model函数中的else-if部分主要是根据模块类型选择对应的类，并传递从配置文件中读取的参数。对于SGE模块，需要处理通道数和分组数等参数，确保模块正确初始化。</think>### SGE注意力模块的`parse_model`函数解析逻辑 在神经网络模型构建过程中，`parse_model`函数通常用于动态解析模型配置文件，并根据模块类型实例化对应的组件。对于SGE（Spatial Group Enhance）注意力模块，其`parse_model`函数中的`else-if`部分主要用于识别并初始化SGE模块的参数和结构。以下是具体解析逻辑的逐步说明： --- #### **1. 模块类型匹配** 在`parse_model`函数中，首先会通过条件判断匹配模块类型。当配置文件中的模块名称或标识符为`SpatialGroupEnhance`时，代码进入对应的`else-if`分支： ```python elif m is SpatialGroupEnhance: # 匹配SGE模块类型 args = [ch[f], *args[1:]] # 参数解析：输入通道数+其他参数 ``` - **`ch[f]`**：表示当前层的输入通道数，从通道列表`ch`中获取前一层的输出通道数。 - **`args[1:]`**：可能包含SGE模块的附加参数（如分组数`groups`）。 --- #### **2. 参数解析与初始化** SGE模块的核心参数包括**输入通道数**和**分组数**。在初始化时，需将这些参数传递给`SpatialGroupEnhance`类： ```python # 示例配置文件定义 [-1, 1, SpatialGroupEnhance, [256, 64]] # 输入通道256，分组数64 ``` - **代码实现逻辑**： ```python class SpatialGroupEnhance(nn.Module): def __init__(self, channels, groups=64): super().__init__() self.groups = groups self.fc = nn.Conv2d(channels, channels, 1, groups=groups) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): g = x.mean(dim=(2,3), keepdim=True) # 全局特征提取[^1] att = self.sigmoid(self.fc(g)) # 相似性计算与门控 return x * att # 特征增强[^3] ``` - **输入通道数`channels`**：决定特征图的维度。 - **分组数`groups`**：控制注意力掩码的细粒度（默认为64）。 --- #### **3. 模块集成到模型结构** 在`parse_model`中，SGE模块会被插入到指定位置，通常与卷积层或残差块结合，例如集成到YOLOv8的`C2f`模块中[^3]： ```python # 示例模型结构片段 model = parse_model( cfg, [ch_in, ch_out], [SpatialGroupEnhance, Conv, C2f] ) ``` - **作用**：通过调整子特征的重要性，增强模型对关键区域的关注，抑制噪声[^1][^3]。 --- #### **4. 关键代码段示例** 假设`parse_model`函数中处理SGE模块的代码如下： ```python def parse_model(d, ch): for i, (f, m, args) in enumerate(d): if m is SpatialGroupEnhance: c1 = ch[f] # 输入通道数 c2, g = args[0], args[1] if len(args) > 1 else 64 # 解析分组数 m_ = m(c1, g) # 实例化SGE模块 return nn.Sequential(*layers) ``` --- ###
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值