【CBAM||目标识别||注意力机制||gated卷积】Convolutional Block Attention Module

最新推荐文章于 2024-11-12 21:15:57 发布
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分类专栏： 【科研探索】 文章标签： 深度学习 计算机视觉 神经网络
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CBMA:卷积注意力机制模块- 结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。

给定一个中间特征图，CBAM模块会沿着两个独立的维度（通道和空间）以此推断注意力图，然后将注意力与输入特征图相乘以进行自适应特征优化。由于CBAM是轻量级的通用模块，因此可以忽略的该模块的开销而将其无缝集成到任何CNN架构中，并且可以与基础CNN一起进行端到端训练。

1.整体结构：

卷积层输出的结果，会先通过一个通道注意力模块，得到加权结果之后，会再经过一个空间注意力模块，最终进行加权得到结果。

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