[深度学习从入门到女装]Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Network

最新推荐文章于 2025-04-05 12:51:46 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/py184473894/article/details/90603513
介绍了南理工一篇论文，其思路类似SENet和空间注意力机制，将通道分为组并对每组进行空间注意力操作。具体步骤包括按通道维度分组、对每组单独做注意力、全局平均池化、元素点乘、归一化、激活，最后再与原组特征点乘。

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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spatial的attention

在这里插入图片描述
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 pooling得到g
4、进行pooling之后的g与原group feature进行element-wise dot
5、在进行norm
6、再使用sigmoid进行激活
7、再与原group feature进行element-wise dot

【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 1466
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。
即插即用篇 | YOLOv8 引入 SpatialGroupEnhance 注意力机制 | 《Improving Semantic Feature Learning in Convolutional》
YOLOv8项目贡献者
03-06 1450
YOLOv8 引入 SpatialGroupEnhance 注意力机制 | 《Improving Semantic Feature Learning in Convolutional》
SGE——Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks
qq_28778507的博客
06-07 4139
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...
Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks
qq_52302919的博客
03-24 4783
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。
Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Network
qq_37972486的博客
05-02 1070
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...
论文阅读笔记之——《Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks》
gwpscut的博客
07-04 4482
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） ...
注意力机制模块解析（附带代码链接）——SGE（Spatial Group-wise Enhance）
ITOMG的博客
11-17 9810
《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attent...
即插即用篇 | YOLOv10 引入 SpatialGroupEnhance 注意力机制 | 《Improving Semantic Feature Learning in Convolutiona》
YOLOv8项目贡献者
08-18 262
即插即用篇 | YOLOv10 引入 SpatialGroupEnhance 注意力机制 | 《Improving Semantic Feature Learning in Convolutiona》
《Multi-Modal Features Representation-Based Convolutional Neural Network Model for Malicious Website》
buyaotutou的博客
07-27 478
文章链接基于多模态特征表示的卷积神经网络恶意网站检测模型Web applications have proliferated across various business sectors, serving as essential tools for billions of users in their daily lives activities. However, many of these applications are malicious which is a major threat to I
【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。
07-10 750
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 1819
SGE:SpatialGroup-wiseEnhance:ImprovingSemanticFeatureLearninginCNN——空间分组增强：提升卷积网络中的语义特征学习
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 1212
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。
MobileNet 改进：添加SpatialGroupEnhance 增加语义特征学习能力
Henry的博客
02-24 570
SGE是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示的模块，通常用于计算机视觉任务，如分类、检测和分割。
【YOLO改进】主干插入Parallel Polarized Self Attention模块(基于MMYOLO)
Vlone_pp的博客
04-17 721
确保 class ParallelPolarizedSelfAttention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“ParallelPolarizedSelfAttention”，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。
YOLO11改进|注意力机制篇| 引入SpatialGroupEnhance注意力机制
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10-09 1330
YOLO11中引入SpatialGroupEnhance注意力机制
Unet++改进8：添加SpatialGroupEnhance||空间群智能增强:改进卷积网络中的语义特征学习
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11-09 174
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ResNet改进(17)：添加 SpatialGroupEnhance语义特征模块
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2401_82355416的博客
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1. 模块概述SpatialGroupEnhance (SGE) 是一种注意力机制模块，主要用于增强卷积神经网络中的特征表示能力。它通过对特征图进行分组并学习每组的重要性权重，从而实现对不同空间区域的特征进行自适应增强。
注意力机制篇 | YOLOv8改进之在C2f模块引入SpatialGroupEnhance注意力模块
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06-11 541
这篇文章介绍了一种轻量级的神经网络模块SGE，它可以调整卷积神经网络中每个子特征的重要性，从而提高图像识别任务的性能。SGE通过生成注意力因子来调整每个子特征的强度，有效抑制噪声。与流行的CNN主干网络集成时，SGE可以显著提高图像识别性能。🌈
Unet改进8：在不同位置添加SpatialGroupEnhance||空间群智能增强:改进卷积网络中的语义特征学习
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08-25 361
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。
空间注意力SAM
03-08
### Spatial Attention Mechanism (SAM) in Deep Learning In the context of deep learning, spatial attention mechanisms aim to enhance model performance by focusing on relevant regions within feature maps while suppressing less important areas. This mechanism allows models to concentrate more effectively on informative parts of input data such as images or text sequences. A notable approach is described where a simple yet effective method was proposed for obtaining both spatial and channel-wise attention maps through BAM: Bottleneck Attention Module[^2]. Specifically regarding SAM, this module forms hierarchical attention that sequentially extracts different domains' attention maps using serial connections rather than parallel ones used in other methods like CBAM. By doing so, it enables better suppression of background features allowing networks to focus primarily on foreground objects which carry higher semantic meanings. The process typically involves generating an intermediate tensor from convolutional layers followed by applying sigmoid activation function over max-pooling results across channels. The resulting mask highlights significant positions within each spatial location based on learned weights during training phase: ```python import torch.nn.functional as F def spatial_attention(feature_map): # Max Pooling along Channel Axis pooled_output = F.max_pool2d(input=feature_map, kernel_size=(feature_map.size(-2), feature_map.size(-1))) # Sigmoid Activation Function applied after Convolution Layer with Kernel Size 7x7 conv_output = F.conv2d(pooled_output, weight=torch.randn(1, 1, 7, 7)) attention_mask = F.sigmoid(conv_output) return attention_mask * feature_map ``` This implementation demonstrates how spatial information can be selectively emphasized improving overall network interpretability and efficiency without increasing computational complexity significantly.
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