CBAM-keras: 在Keras上实施CBAM
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简介
本仓库提供了在Keras框架上实现卷积块注意模块（CBAM）的相关代码。CBAM是一种基于注意机制的模块，它能够增强模型的表示能力，通过关注重要特征并抑制不重要的特征。本仓库不仅可以用于训练基本的CNN模型，还提供了带有CBAM块和SE块（Squeeze-and-Excitation block）的模型，方便进行训练和性能比较。
CBAM介绍
CBAM（卷积块注意模块）通过引入注意机制，对模型的特征表示进行优化。它关注于重要的特征，同时抑制那些不必要的特征，以此提升模型的性能。CBAM的研究可以看作是对先前注意机制研究的发展和完善。
使用说明
环境要求
- Python 3.x
- Keras
数据集
本仓库使用ImageNet-1K数据集进行训练。在运行训练脚本时，数据集将自动下载。请注意，由于Inception系列模型的最小输入尺寸限制，不能使用Cifar10数据集进行训练。
注意事项
- CBAM_block和SE_block的详细实现和效果对比请参考相关模型代码和训练结果。
开始使用
请根据以下步骤开始使用CBAM-keras：
- 克隆或下载仓库到本地环境。
- 确保已安装Python 3.x和Keras。
- 运行训练脚本开始训练，并观察模型性能。
注意
- 请确保遵守相关法律法规和数据使用政策。
- 使用本仓库的代码和模型时，请尊重原作者的知识产权。
通过本仓库，您可以在Keras上轻松实现CBAM模块，并探索它对模型性能的影响。希望这个资源能够对您的研究或项目有所帮助。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
