cbam- Convolutional Block Attention Module

最新推荐文章于 2025-06-09 17:45:28 发布
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1. 论文地址：

https://arxiv.org/pdf/1807.06521v2.pdf

 

2. eccv-2018

3. 创新点：

1）提出conventional block attention module，能嵌入到其他网络模块中；不需要额外层。

2）对分类来看，作者试验最多错误率降低1个点左右

4. 模块示意图

 

针对resnet 做了嵌入示意图：

 

5. 没有复杂数学计算，以通道和空间换取性能提升。（感觉像融合了下特征）

6.一些结果：imagenet-1k分类

7.结论：

可能会有一点提升，但停留在通道注意力和空间注意力等思想层面，实质创新较小。

8.一些repo：

https://github.com/bruinxiong/Modified-CBAMnet.mxnet

 

9其他：

同期还有差不多的论文。https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf

其他分析博客：

https://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/81393127

 

卷积注意力模块 CBAM | CBAM: Convolutional Block Attention Module
YOLOv8项目贡献者
04-28 2690
卷积注意力模块 CBAM
（论文翻译）CBAM Convolutional Block Attention Module（通道+空间注意力ECCV2018）
qq_39214409的博客
05-10 1693
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
CBAM：Convolutional Block Attention Module
qq_38680752的博客
11-02 3528
摘要         我们提出卷积块注意模块(CBAM)，一个简单而有效的前馈卷积神经网络的注意模块。给定一个中间特征图，我们的模块沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图，以进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端训练。我们通过在ImageNet-1K、MS COCO检测和VOC 2007
【python深度学习】Day 49 CBAM注意力
2203_75479908的博客
06-09 463
定义带有CBAM的CNN模型# ---------------------- 第一个卷积块（带CBAM） ----------------------self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) # 批归一化self.cbam1 = CBAM(in_channels=32) # 在第一个卷积块后添加CBAM# ---------------------- 第二个卷积块（带CBAM） ----------------------
CBAM CBAM: Convolutional Block Attention Module
张齐贤的博客
08-17 1591
#https://blog.youkuaiyun.com/u011699990/article/details/81276851?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidulandingword-4&spm=1001.2101.3001.4242 这个pytorch代码可以运行，没报错 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106084464 讲解内容:::::链接：https://www.cnblogs.com/pprp/p
CBAM: Convolutional Block Attention Module
chen645096127的博客
08-21 338
1. 前言 这篇论文来自于ECCV 2018. 这里有MxNet的实现https://github.com/JunrQ/backbones 随着ResNet，Inception等网络结构的出现，人们边热衷于寻找更加高效，有效的网络结构。这篇论文就是在网络结构上的一种尝试。 它依然采用了block的形式，但是在每一个block上进行更加细致的设计来使得网络的结构更加合理有效。 2. 结构 整...
【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 8150
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。
基于ResNet架构并结合CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制的图像分类系统
最新发布
08-06
该代码实现了一个基于ResNet架构并结合CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制的图像分类系统，具有以下核心亮点： ### 1. **CBAM注意力机制增强模型性能** 在ResNet的每个残差块（`layer1`至`...
基于CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制的改进型ResNet18图像分类系统+项目介绍书
06-05
本文介绍了一个基于CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制的改进型ResNet18图像分类系统，该系统通过结合通道注意力和空间注意力模块，显著提升了模型对关键特征的提取能力。该系统采用PyTorch...
【论文笔记02】CBAM：Convolutional Block Attention Module(ECCV 2018)
W1528754612的博客
04-03 417
CBAM在两个维度应用了attention(spatial and channel)。 注意：CBAM只是同时使用了Chanel attention和spatial attetion，但他们是独立训练的，spatial和channel直接在结构上并没有什么联系，只是将他两串联使用。 CBAM模型概览： Mc(F)是channel attention(C×1×1)，F是input(C×H×W),Fˋ是channel attention后的输出； Ms(F)是spatial attention(1×H×W)
ECCV-2018- CBAM: Convolutional Block Attention Module 阅读笔记
菜菜子hoho的博客
11-01 580
论文地址： https://scholar.google.com/scholar?hl=zh-CN&as_sdt=2005&sciodt=0%2C5&cites=12328462444653843486&scipsc=&q=CBAM%3A+Convolutional+Block+Attention+Module&btnG= 代码地址：https://github.com/Jongchan/attention-module 定义： 卷积块注意模块(CBAM)是一
07-CBAM_block注意力机制
HJZ11的博客
02-07 983
import tensorflow as tf """ 实现用于CNN的注意力机制的模块 """ def cbam(inputs, reduction=8): """ 变量重用，我们使用的是 tf.AUTO_REUSE :param inputs: 输入的tensor格式为： [N, H, W, C] :param reduction: :retur...
【深度学习注意力机制系列】—— CBAM注意力机制（附pytorch实现）
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CBAM旨在克服传统卷积神经网络在处理不同尺度、形状和方向信息时的局限性。通道注意力和空间注意力。通道注意力有助于增强不同通道的特征表示，而空间注意力有助于提取空间中不同位置的关键信息。总之，CBAM模块通过自适应地学习通道和空间注意力权重，以提高卷积神经网络的特征表达能力。通过将通道注意力和空间注意力结合起来，CBAM模块能够在不同维度上捕获特征之间的相关性，从而提升图像识别任务的性能。
深度学习笔记2——Pytorch 图像处理中CBAM注意力机制的解析与代码详解
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Pytorch 图像处理中CBAM注意力机制的解析与代码详解
【论文】CBAM: Convolutional Block Attention Module
梦想是要有的，万一实现了呢！
05-31 7750
摘要：我们提出了卷积块注意模块 (CBAM)，这是一个用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块。给定一个中间特征图，我们的模块沿两个单独的维度（通道和空间）顺序推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。因为 CBAM 是一个轻量级的通用模块，它可以无缝集成到任何 CNN 架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。我们通过对 Image Net - 1 K、MS COCO 检测和 VOC 2007 检测数据集的广泛实验来验证我们的 CBAM。我们的实验表..
Convolutional Block Attention Module
qq_39400568的博客
12-12 2074
Convolutional Block Attention Module 1 Introduction 本文提出了卷积块注意模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）， 一个简单而有效的前馈卷积注意力模块神经网络。给定一个中间特征图，本论文的模块设置为沿两个独立的维度按顺序推断注意力图：通道和空间，然后将注意力图与输入特征相乘用于自适应特征细化的映射。 因为CBAM是一种轻量级且 通用模块，它可以集成到任何CNN架构中较少的开销可以忽略不计，并且可以进行端到端
cbam: convolutional block attention module
06-28
CBAM是卷积块注意力模块的缩写，是一种用于交替堆叠到深度卷积神经网络（CNNs）中的模块。它包含两个子模块：通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块用来对每个通道进行加权，确定哪些通道最重要。空间注意...
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