qq_38410428的博客

第一步：找到要修改文件的源代码在里面添加通道注意力机制和空间注意力机制所需库from keras.layers import GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, Reshape, Dense, multiply, Permute, Concatenate, Conv2D, Add, Activation, Lambdafrom keras...

第一步：找到ResNet源代码在里面添加通道注意力机制和空间注意力机制通道注意力机制class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn...

CBAM: Convolutional Block Attention Module1. 摘要作者提出了一个简单但有效的注意力模块 CBAM，给定一个中间特征图，我们沿着空间和通道两个维度依次推断出注意力权重，然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整。由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何 CNN 架构中，额外开销忽略不计，并且可以与基本 CNN 一起进行端到端的...