BAM: Bottleneck Attention Module算法笔记

最新推荐文章于 2025-02-21 01:00:00 发布
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#BAM #BMVC #深度学习 #图像分类 #笔记

BAM是深度学习中的注意力模块，旨在提升卷积神经网络性能。通过channel和spatial两个路径获取Attention Map，形成分层注意力机制。在ResNet中应用时，BAM能消除低层次特征并聚焦高级语义。实验表明，空洞卷积在空间注意力分支中有效，元素求和在结合通道和空间注意力时表现最佳。

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论文地址
姊妹篇
BAM: Bottleneck Attention Module
这是CBAM的姊妹篇，原班人马打造，不得不服
摘要：在这项工作中，我们把重心放在了Attention对于一般深度神经网络的影响上，我们提出了一个简单但是有效的Attention 模型—BAM，它可以结合到任何前向传播卷积神经网络中，我们的模型通过两个分离的路径 channel和spatial, 得到一个Attention Map，实验验证了我们算法的有效性。
整体结构图如下：
在这里插入图片描述

这里作者将BAM放在了Resnet网络中每个stage之间。有趣的是，通过可视化我们可以看到多层BAMs形成了一个分层的注意力机制，这有点像人类的感知机制。BAM在每个stage之间消除了像背景语义特征这样的低层次特征，然后逐渐聚焦于高级的语义–明确的目标（比如图中的单身狗）。

主要思想：
channel attention branch
对于给定的feature map F ∈ \in ∈ R C ∗ H ∗ W R^{C*H*W} RC∗H∗W,BAM可以得到一个3D的Attention map M(F) ∈ \in ∈ R C ∗ H ∗ W R^{C*H*W} RC∗

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一[3.7] YOLO系列基础(2)- “Bottleneck模块详解”
努力努力努力
07-09 79
Bottleneck 模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播。Bottleneck的作用是通过降低通道数来减少计算量，以增加计算与训练效率。传统的卷积层在每个位置上应用一组较大的滤波器（比如3x3或5x5），以获取局部特征。但是这样的卷积层有时可能会产生过多的计算和参数，尤其是在深层网络中，会导致训练过程缓慢，容易出现梯度消失或爆炸等问题。
深度学习论文: BAM: Bottleneck Attention Module及其PyTorch实现
mingo_敏
01-04 2502
BAM: Bottleneck Attention Module PDF: https://hangzhang.org/files/resnest.pdf PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
BAM: Bottleneck Attention Module——瓶颈注意力模块
最新发布
Together_CZ的博客
02-21 2040
BAM: Bottleneck Attention Module——瓶颈注意力模块
BAM（Bottleneck Attention Module）
sc1434404661的博客
11-08 1142
BAM（Bottleneck Attention Module）是一种引入通道注意力和空间注意力机制的深度学习模块，旨在提高卷积神经网络对图像特征的提取和感受野处理能力。通过自适应地调整通道和空间特征响应，BAM模块有助于模型更好地捕获重要信息，提高性能，并在计算机视觉任务中广泛应用。它代表了深度学习领域对于提高模型自适应性和感受野处理能力的不断探索和创新。
BAM: Bottleneck Attention Module
椰子奶糖的博客
10-14 912
BAM 文章目录BAM参考个人理解Channel attentionSpatial attention结构合并如何融入ResBlock中？效果如何？ 参考 CBAM: Convolutional Block Attention Module 原文 个人理解 题外话：看完CBAM然后再看BAM，一个团队在同一天挂的两篇文章，妙啊妙啊，而且结构上也有相似之处，如果读过CBAM（参考CBAM: Convolutional Block Attention Module），那么BAM看看图和公式就可以理解了 这
《18.BAM- Bottleneck Attention Module》
u010067397的专栏
11-23 1013
动机 SENet在调整特征权值的时候只是关注了通道间的信息， 本文将通道信息和位置信息分别用两个注意力模型实现，然后融合来调整输入特征图的权重。 网络结构 下面是block可以加入的方式，在原来的网络中加入来调整某些层的权重。 整体公式 通道注意力模型 空间注意力 block框架 ...
每天一篇论文 285/365 BAM: Bottleneck Attention Module
流浪机器人的博客
12-11 974
BAM: Bottleneck Attention Module CBAM: Convolutional Block Attention Module 这是一篇与CBAM同一作者的论文，CBAM在bottleneck内部，通过maxpooling和avgPool在基本网路中加入Channel attention和spatial attention，而BAM在每个Bottleneck 中加入chan...
BAM: Bottleneck Attention Module---BMCV2018
hb_learing的博客
11-22 1625
Brief introduction: 这是CBAM同作者同时期的工作，工作与CBAM非常相似，也是双重Attention，不同的是CBAM是将两个attention的结果串联；而BAM是直接将两个attention矩阵进行相加。 Channel Attention方面，与SE的结构基本一样。Spatial Attention方面，还是在通道维度进行pool，然后用了两次3x3的空洞卷积，最后将用一次1x1的卷积得到Spatial Attention的矩阵。 最后Channel Attention和Spat
BAM: Bottleneck Attention Module__实现
xu_fu_yong的专栏
06-22 2958
文章目录BAM: Bottleneck Attention Module引言主要思想：channel attention branchSpatial attention branchPytorch实现BAM BAM: Bottleneck Attention Module 引言   在此论文中，我们把重心放在了Attention对于一般深度神经网络的影响上， 我们提出了一个简单但是有效的Atten...
【论文阅读】【BMVC2018】BAM: Bottleneck Attention Module
creami11的博客
10-21 438
源文https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf源代码https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch源代码https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks Introduction 我们提出了一个简单的有效注意模块，名为 Bottleneck Attention Module 注意模块（BAM），可以与任何前馈卷积神经网络集成。我们的模块沿着两个独立的路径，即通道和空间推荐注意力图
『论文笔记』BAM:Bottleneck Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！
AI新视界
01-03 4120
CBAM:Convolutional Block Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！ 文章目录一. 论文摘要二. BAM的网络结构2.1. 总体的描述2.2. 通道注意力机制2.3. 空间注意力机制 本论文是上篇CBAM的姊妹篇，原班人马打造，论文地址：CBAM！ 本文使用Tensorflow2.0实现，代码地址：zhangkaifang/CB...
【注意力机制】BAM: Bottleneck Attention Module论文理解
qq_36926037的博客
06-14 1万+
摘要   深度神经网络的最新进展是通过架构搜索来获得更强的表征能力。   瓶颈注意模块(BAM)：   本研究关注深度神经网络中注意力机制的影响，提出了一个简单而有效的注意力模块，即瓶颈注意模块(BAM)，可以与任何前馈卷积神经网络集成，沿着两个不同的路径（通道和空间）推断注意力映射。 将模块放在模型的每个瓶颈处（特征映射产生降采样），构建一个具有多个参数的分层注意，可以与任何前馈模型以端到端方式进行训练。   实验结果：   在CIFAR-100、ImageNet-1K、VOC 2007和MS COCO基
深度学习中注意力机制集锦 Attention Module
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心之所向
10-13 2万+
注意力机制模仿的是人类观察模式。一般我们在观察一个场景时，首先观察到的是整体场景，但当我们要深入了解某个目标时，我们的注意力就会集中到这个目标上，甚至为了观察到目标的纹理，我们会靠近目标，仔细观察。同理在深度学习中，我们提取到的信息流以同等重要性向后流动，而如果我们知道某些先验信息，我们就能够根据这些信息抑制某些无效信息的流动，从而使得重要信息得以保留。这是一种模式，而并非具体的公式，因此存在各种...
【注意力机制】BAM详细讲解及实现
wqq112692的博客
03-07 4481
【注意力机制】BAM详细讲解及实现
2024年BAM Bottleneck Attention Module__实现，重磅消息
2401_84975277的博客
05-12 806
F为了设计一个有效且强大的模型，我们首先计算channel attention,然后计算spatial attention.这时M(F)就变成：MFσMcFMsF这里σ 代表sigmoid函数，为了聚合feature map在每个通道维度，我们采用全局平均池化得到FCF_{C}FC​这个向量然后对全局信息在每个通道进行软编码。为了评估Attention在每个通道的效果？我们使用了一个多层感知(MLP)用一层隐藏层。
注意力机制学习 BAM
renxingshen2022的博客
10-10 5792
BAM：2018年BMVC，从通道和空间两方面去解释注意力机制，和CBAM为同一团队打造，从混合域的角度去分析注意力机制。
BAM注意力机制——pytorch实现
Peach_____的博客
01-17 1486
【代码】BAM注意力机制——pytorch实现。
【论文阅读】一些轻量的有效的attention module的介绍
hgj1h的博客
05-17 2433
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。 CM
BottleNeck流程图
01-10
### 关于Bottleneck的流程图 #### BAM (Bottleneck Attention Module) 瓶颈注意模块(BAM)是一种用于提升网络表示能力的方法，该模块被置于网络的关键瓶颈位置以优化信息流。具体来说，BAM通过两个路径来决定关注哪些区域以及如何调整这些区域的重要性： - **空间分支**：负责确定应该聚焦的空间位置。 - **通道分支**：专注于选择重要的特征通道。 这两个分支的结果随后相加并与输入特征映射相结合，从而实现对原始特征的选择性增强或抑制[^1]。 ```mermaid graph LR; A[Input Feature Map] --> B[Spatial Branch]; A --> C[Channel Branch]; B --> D[BAM Output]; C --> D; D --> E[Enhanced Feature Map]; ``` 此图表展示了BAM的工作原理，其中输入特征图分别进入空间分支和通道分支处理后合并成最终输出，即经过改进后的特征图。 #### Bottleneck Transformer 对于Bottleneck Transformers而言，其核心在于将自注意力机制融入到ResNet架构中的特定层——通常是最后几个瓶颈块内。这种设计允许模型更好地捕捉长期依赖关系并改善整体表现，同时保持较低的参数复杂度[^2]。 ```mermaid graph TB; subgraph ResNet Backbone input(Input Image); conv(Conv Layers); bottleneck_1(Bottleneck Block 1); bottleneck_2(Bottleneck Block 2); bottleneck_n(Bottleneck Block N); output(Output Features); end subgraph Global Self-Attention Mechanism gsa(Global Self-Attention Layer); end input --> conv; conv --> bottleneck_1; bottleneck_1 --> bottleneck_2; bottleneck_2 --> gsa; gsa --> bottleneck_n; bottleneck_n --> output; ``` 上述Mermaid语法定义了一个简化版的ResNet加上全局自注意力机制的结构图，显示了数据从输入图像传递到最后输出特征的过程，其中包括了带有自注意力机制的瓶颈块。
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