【论文阅读】一些轻量的有效的attention module的介绍

原创 已于 2022-05-23 18:52:43 修改 · 2.5k 阅读 · 15 ·
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#深度学习 #神经网络 #人工智能

于 2022-05-17 17:03:41 首次发布
本文介绍了深度学习中广泛采用的注意力机制模块，如CBAM、BAM和CoordinateAttention等。这些模块通过通道注意力和空间注意力提升模型对特征图重要性的识别。CBAM结合了通道和空间注意力，BAM利用膨胀卷积扩大感受野，而CoordinateAttention综合通道和位置信息。这些方法在减少参数量的同时提高了模型性能，适用于多种神经网络架构。

最近在看论文，发现很多的论文都用到了attentive moudule。
这也得益于越来越多的实验证明自注意力机制对于：什么是重要的？这个问题的合理解决。相比传统的直接生成特征图，对于每一个item进行同样的卷积提取特征等操作，让神经网络来自己学习哪部分是前景，哪部分是背景噪声，不重要，加入一个attentive module是一个很聪明的办法。
现在学术界涌现出许多的attentive module的设计方法，主要还是应用在2d目标检测领域。
这篇博客主要是对于一些开源的影响力大的模块进行一个介绍。

CMBA

论文题目：CBAM: Convolutional Block Attention Module
eccv2018 已经开源
在这里插入图片描述
这篇文章思考了两个问题，对于一个输入的特征图（HWC），什么（what）是重要的，以及哪一块（where）是重要的。
在这里插入图片描述

所以文章架构如上，这个attention module主要包含两个部分：
channel attention module
这个部分解决（what）的问题。
对于输入的特征图，这是个什么东西？我们在网络中常用的方法又max pool 和mean pool。这两种featuer aggregation的方法各有优劣，文章将两者结合起来进行操作。
在这里插入图片描述
其实没啥好说的，有深度学习

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EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块
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在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在产生更清晰的特征表示方面的显著有效性得到了证明。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重外，还通过跨维度交互进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级成对关系。
即插即用篇 | YOLOv8 引入具备跨空间学习的高效多尺度注意力 Efficient Multi-Scale Attention | 《ICASSP 2023 最新论文》
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YOLOv8改进:添加EMA注意力机制
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Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning 学习笔记
最新发布
qq_34832548的博客
10-14 709
在CV任务中说明了产生更加可辨别的特征表示的通道或空间注意力机制的显著有效性。
Attention Module (SAM)是什么？
欢迎大家评价。
08-01 2252
SAM是一种有效的空间注意力机制，它通过关注输入数据中不同空间位置的重要性，帮助模型更好地提取和利用关键特征。在深度学习领域，特别是计算机视觉任务中，SAM具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
【YOLOv10改进 - 注意力机制】Triplet Attention：轻量有效的三元注意力
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。
06-26 1586
得益于在通道或空间位置之间构建相互依赖关系的能力，注意力机制在最近被广泛研究并广泛应用于各种计算机视觉任务中。在本文中，我们研究了轻量但有效的注意力机制，并提出了三重注意力，这是一种通过使用三分支结构捕获跨维度交互来计算注意力权重的新方法。对于输入张量，三重注意力通过旋转操作及后续的残差变换构建维度间依赖关系，并以可忽略的计算开销编码通道间和空间信息。我们的方法简单且高效，可以作为附加模块轻松插入经典骨干网络中。
（论文翻译）CBAM Convolutional Block Attention Module（通道+空间注意力ECCV2018）
qq_39214409的博客
05-10 1833
Convolutional Block Attention Module (CBAM)，一种简单高效的前馈卷积神经网络注意力模块给定一个中间的feature map，我们的模型沿着两个独立的维度推断出attention map，即通道与空间，然后将attention map与输入feature map相乘进行自适应特征细化由于CBAM是一个轻量级的泛化模型，它可以被无缝整合到任意CNN结构
【论文笔记】独属于CV的注意力机制CBAM-Convolutional Block Attention Module
xian0710830114的专栏
08-28 8391
CBAM（Convolutional Block Attention Module）是2018年被提出的，不同于ViT的Attention，CBAM是为CNN量身定做的Attention模块，实现简单、效果好，你值得拥有。
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Self-attention module详解 1. Data Input and Output 生活中解决实际问题时，可能会遇到一组向量作为输入的情况，这种输入情况称作为Vector Set as Input。这类问题常常出现在文本翻译，语音识别，图(Graph)分析中。 那么这类问题的输出，就是一组或一个label，根据输出label个数不同可以分为以下三类： 情况1. 每个向量都会有一个label #mermaid-svg-mEw8QuMFHSjtd3JG .label{font-family:'tr
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