项目推荐：BAM 和 CBAM 注意力模块

项目推荐：BAM 和 CBAM 注意力模块

attention-module Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/attention-module

项目基础介绍和主要编程语言

该项目名为 attention-module，由 Jongchan 开发，主要用于实现两个注意力模块：BAM（Bottleneck Attention Module）和 CBAM（Convolutional Block Attention Module）。这两个模块分别在 BMVC2018 和 ECCV2018 上发表。项目的主要编程语言是 Python，并且使用了 PyTorch 深度学习框架。

项目核心功能

attention-module 项目的主要功能是提供了一种轻量级且通用的注意力模块，可以无缝集成到任何卷积神经网络（CNN）架构中。这些注意力模块通过增强网络的表示能力，帮助网络更好地关注重要的特征，同时抑制不必要的特征。具体来说：

• BAM（Bottleneck Attention Module）：通过在网络的瓶颈层引入注意力机制，增强网络对关键特征的关注。
• CBAM（Convolutional Block Attention Module）：通过在卷积块中引入通道和空间注意力机制，分别学习“什么”和“哪里”是重要的特征。

项目最近更新的功能

根据项目的最新更新记录，以下是最近更新的主要功能：

1. 训练代码验证：2018-10-11 更新中提到，训练代码已经通过验证，并且添加了 RESNET50+BAM 的预训练权重。
2. 预训练模型提供：提供了 ResNet50+CBAM 和 ResNet50+BAM 的预训练模型，分别训练了 100 和 90 个 epoch，并提供了相应的验证脚本。
3. 示例脚本：在 /scripts/ 目录下提供了基于 ResNet50 的训练和验证示例脚本，方便用户快速上手。

通过这些更新，项目不仅提供了基础的注意力模块实现，还为用户提供了完整的训练和验证流程，使得用户可以更容易地将这些注意力模块集成到自己的深度学习项目中。

attention-module Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/attention-module