Convolutional Block Attention Module (CBAM)实现

最新推荐文章于 2025-06-20 13:42:13 发布
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本文介绍了一种名为CBAM的卷积块注意力模块，该模块能够显著提高卷积神经网络的性能。CBAM通过在通道和空间两个维度上分别进行注意力机制的计算，实现了对输入特征的有效增强。文中还分享了作者自己实现的CBAM PyTorch代码。

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】CBAM注意力机制(附Python实现代码)
qq_36130719的博客
11-29 2017
在该论文中，作者研究了网络架构中的注意力，注意力不仅要告诉我们重点关注哪里，还要提高关注点的表示。目标是通过使用注意机制来增加表现力，关注重要特征并抑制不必要的特征。为了强调空间和通道这两个维度上的有意义特征，作者依次应用通道和空间注意模块，来分别在通道和空间维度上学习关注什么、在哪里关注。此外，通过了解要强调或抑制的信息也有助于网络内的信息流动。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】CPCA(Channel prior convolutional attention)中的通道注意力,增强特征表征能力
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。
05-24 3157
【YOLOv8改进 - 注意力机制】CPCA(Channel prior convolutional attention)中的通道注意力,增强特征表征能力本文提出了一种有效的通道优先卷积注意力（CPCA）方法，支持在通道和空间维度上动态分配注意力权重。通过采用多尺度深度卷积模块，有效地提取空间关系同时保留通道优先。CPCA具有关注信息丰富通道和重要区域的能力。基于CPCA，我们提出了一个用于医学图像分割的网络，称为CPCANet。CPCANet在两个公开可用的数据集上进行了验证。
【CV中的Attention机制】易于集成的Convolutional Block Attention Module(CBAM模块)
pprp的博客
12-31 2694
前言： 这是CV中的Attention机制专栏的第一篇博客，并没有挑选实现起来最简单的SENet作为例子，而是使用了CBAM作为第一个讲解的模块，这是由于其使用的广泛性以及易于集成。目前cv领域借鉴了nlp领域的attention机制以后生产出了很多有用的基于attention机制的论文，attention机制也是在2019年论文中非常火。这篇cbam虽然是在2018年提出的，但是其影响力比较深...
即插即用的注意力模块CBAM快速缝合：含完整工程代码【原创保姆级即插即用教程-快速涨点见刊】
最新发布
一键难忘的博客
06-20 1069
注意力模块 CBAM（Convolutional Block Attention Module） 是一种轻量级的注意力机制，旨在提升卷积神经网络（CNN）的特征表示能力。CBAM 通过对特征图的通道维度和空间维度分别建模注意力，从而增强网络对重要特征的关注，抑制无关背景信息。
注意力机制——Convolutional Block Attention Module（CBAM）
weixin_50752408的博客
03-16 4541
其中通道注意力模块通过对输入特征图在通道维度上进行最大池化和平均池化，然后将这两个池化结果输入到一个全连接层中，最后输出一个通道注意力权重向量。空间注意力模块则通过对输入特征图在通道维度上进行平均池化和最大池化，然后将这两个池化结果输入到一个全连接层中，最后输出一个空间注意力权重张量。CBAM 模块包括两个注意力子模块：通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块通过对输入特征图在通道维度上进行最大池化和平均池化，然后将这两个池化结果输入到一个全连接层中，最后输出一个通道注意力权重向量。
CBAM: Convolutional Block Attention Module
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seniusen的博客
05-13 1万+
1. 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 一起进行端到端的训练。 在不同的分类和检测数据集上，将 CBAM 集成到不同的模型中后，模型的表...
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Designfor Semantic Segmentation重新思考卷积注意力设计
donkey_1993的博客
09-27 1656
在当前深度学习语义分割中Transformer占据了主流的方向。作者发现卷积神经网络的注意力机制比Transformer更加高效，更加高效地编码上下文信息。通过对比之前提出的优秀的语义分割模型，作者发现了提升模型分割精度的几个关键因素（如下表所示）。通过以上的发现，作者提出的注意力卷积神经网络SegNext，在VOC数据集上mIOU可以达到0.906地精度，在COCO，ADE20K等数据集上都能够达到先进的分割水平。
【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 8140
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。
Convolutional Block Attention Module（CBAM）
justsolow的博客
06-03 2354
Convolutional Block Attention Module（CBAM） 论文 1. 什么是注意力机制？ 注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。 通俗来讲：注意力机制就是希望网络能够自动学出来图片或者文字序列中的需要注意的地方。比如人眼在看一幅画的时候，不会将注意力平等地分配给画中的所有像素，而是将更多注意力分配给人们关注的地方。 从实现的角度来讲：注意力机制通过神经网络的操作
深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）
浩瀚之水的专栏
01-24 1011
Convolutional Block Attention Module（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。
（论文翻译）CBAM Convolutional Block Attention Module（通道+空间注意力ECCV2018）
qq_39214409的博客
05-10 1687
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
【免费下载】 CBAM注意力机制（MatLab代码实现）
gitblog_09721的博客
09-05 960
CBAM注意力机制（MatLab代码实现） 【下载地址】CBAM注意力机制MatLab代码实现 本仓库提供了一个用MatLab实现的CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制的资源文件。CBAM是一种有效的注意力机制，广泛应用于计算机视觉任务中，能够提升模型的性能。 ...
CBAM：Convolutional Block Attention Module
qq_38680752的博客
11-02 3526
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
论文阅读——Temporal Convolutional Attention-based Network For Sequence Modeling
liuy9803的博客
03-12 8414
https://arxiv.org/pdf/2002.12530.pdf 代码：https://github.com/haohy/TCAN 用于序列建模的基于注意力的时序卷积网络 作者提出一种时序卷积注意力网络 Temporal Convolutional Attention-based Netword（TCAN），包括两部分：Temporal Attention（TA）捕捉序列内部的...
深度学习 | 双重注意力机制之CBAM
老肥码码码
11-08 8066
点击上方“算法与数据之美”，选择“置顶公众号”更多精彩等你来！之前我们分享了2017年的冠军图像分类模型SENet，今天给大家带来的这篇2018年发表在ECCV上的论文不仅考虑到了不同特...
基于卷积注意力神经网络的命名实体识别（CAN-NER）
SYSU_BOND的博客
05-29 2324
CAN-NER: Convolutional Attention Network for Chinese Named Entity Recognition（NAACL-HLT 2019）
Convolutional Block Attention Module (CBAM)
03-11
<think>好的，我需要回答用户关于Convolutional Block Attention Module (CBAM)的问题。首先，用户可能想了解CBAM的基本概念、结构、实现和应用。根据用户的提示，他们提到了ECCV2018的论文和PyTorch实现，所以需要结合这些信息。 首先，我应该回顾CBAM的结构。CBAM包含通道注意力和空间注意力两个部分。通道注意力模块使用平均池化和最大池化，然后通过多层感知机（MLP）生成通道权重。空间注意力模块则是在通道维度上进行池化，然后通过卷积层生成空间权重。两个模块依次应用，增强特征图的表达能力。 接下来是PyTorch实现部分。用户提供的参考是PyTorch实现的CBAM，所以需要给出一个代码示例。需要确保代码结构正确，符合论文描述。比如，通道注意力中的MLP层，使用1x1卷积代替全连接层，这在图像处理中更常见。空间注意力模块中的卷积层使用7x7的滤波器，这是论文中的参数。 然后，关于使用方式，用户可能想知道如何将CBAM集成到现有的网络中，比如ResNet。需要说明CBAM可以加在卷积块之后，例如在残差块的卷积层之后插入CBAM模块。此外，应用场景如分类、检测、分割等，都需要举例说明，说明注意力机制如何提升模型性能。 还需要检查是否需要补充其他信息，比如CBAM的优势，如轻量级、即插即用，以及可能的影响因素，比如在不同层使用CBAM的效果差异。同时，确保回答符合用户的要求，如使用中文、数学公式的正确格式，以及生成相关问题。 最后，生成的相关问题需要覆盖原理、实现细节、应用比较和优化等方面，帮助用户进一步探索。确认引用格式正确，末尾添加引用标识[^1]。整个过程需要结构清晰，分点说明，代码示例正确，并且语言简洁明了。</think>### Convolutional Block Attention Module (CBAM) #### 1. 核心原理 CBAM是一种轻量级注意力模块，通过**通道注意力**和**空间注意力**的级联设计增强卷积特征。其数学表达为： $$ \begin{aligned} \text{通道注意力权重} & : \mathbf{M}_c(F) = \sigma(MLP(AvgPool(F)) + MLP(MaxPool(F))) \\ \text{空间注意力权重} & : \mathbf{M}_s(F) = \sigma(f^{7\times7}([AvgPool(F); MaxPool(F)])) \end{aligned} $$ 其中$F$为输入特征图，$\sigma$为sigmoid函数，$f^{7\times7}$为7x7卷积操作。 #### 2. PyTorch实现代码 ```python import torch import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, in_planes//ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_planes//ratio, in_planes, 1, bias=False) ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc(self.avg_pool(x)) max_out = self.fc(self.max_pool(x)) return self.sigmoid(avg_out + max_out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) combined = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) return self.sigmoid(self.conv(combined)) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, in_planes): super().__init__() self.ca = ChannelAttention(in_planes) self.sa = SpatialAttention() def forward(self, x): x = self.ca(x) * x # 通道注意力 x = self.sa(x) * x # 空间注意力 return x ``` #### 3. 使用方式 1. **集成到CNN架构**：可插入ResNet等网络的残差块中： ```python class ResBlock_CBAM(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1) self.cbam = CBAM(in_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1) def forward(self, x): residual = x x = F.relu(self.conv1(x)) x = self.cbam(x) x = self.conv2(x) x += residual return F.relu(x) ``` 2. **应用场景**： - 图像分类：在ResNet中插入CBAM模块可使ImageNet Top-1准确率提升约1.5%[^1] - 目标检测：增强目标区域的特征响应 - 语义分割：改善边缘细节特征表示
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