BAM Bottleneck Attention Module论文解读

最新推荐文章于 2025-02-21 01:00:00 发布
最新推荐文章于 2025-02-21 01:00:00 发布
阅读量1.5k 收藏 7
点赞数 2
文章标签： 注意力机制、BAM
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40220222/article/details/93520660
版权

BAM: Bottleneck Attention Module论文解读

简介：

ECCV2018有一篇文章是CBAM(Convolutional Block Attention Module),这篇论文组里也已经比较熟悉。BAM是由同一批团队打造，也可以称为是CBAM的姐妹篇，但注意两者’B’是不同的。

摘要：

深度神经网络的最新进展已经通过架构搜索开发出更强的代表能力。在这项工作中，我们关注一般深度神经网络中注意力的影响。我们提出了一个简单有效的注意模块，名为瓶颈注意模块（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，即通道和空间推断出注意力图。我们的模块通过许多参数在瓶颈上构建层次关注，并且可以与任何前馈模型一起以端到端的方式进行训练。

作者提出了三点贡献：

1.我们提出了一个简单有效的注意力模块BAM，它可以与任何CNN集成。
2.我们通过广泛的消融研究验证了BAM的设计。
3.我们在各种广泛的实验中验证了BAM的有效性多基准测试的基线架构（CIFAR-100，ImageNet-1K，VOC 2007
和MS COCO）。

主要结构：

在这里插入图片描述
分为两部分：通道注意力和空间注意力

通道注意力：

最低0.47元/天 解锁文章
qun1128
关注
深度学习论文: BAM: Bottleneck Attention Module及其PyTorch实现
mingo_敏
01-04 2469
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:瓶颈注意力模块
m0_47867638的博客
01-03 1684
深度学习已经成为一系列模式识别应用的有力工具，包括分类、检测、分割和控制问题。由于其数据驱动的本质和大规模并行计算的可获得性，深度神经网络在大多数领域都取得了最先进的结果。研究人员已经通过多种方式来提高性能，例如设计优化器[28,48]，提出对抗训练方案[11]，或针对特定任务的元架构，如两阶段架构[37]进行检测。提高性能的基本方法是设计一个好的主干网络架构。
每天一篇论文 285/365 BAM: Bottleneck Attention Module
流浪机器人的博客
12-11 961
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算法笔记
DBG的博客
01-23 1万+
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A...
BAM: Bottleneck Attention Module
00000cj的博客
01-23 3578
BAM: Bottleneck Attention Module GitHub - Jongchan/attention-module: Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)" Given a 3D feature map, BAM produces a 3D attention
「自然语言处理（NLP）论文解读」BAMnet QA【IBM】&& Multi-View Attention QA【北大】
yinizhilianlove的博客
08-24 1441
来源：AINLPer微信公众号 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2019-8-24 引言     本次两篇文章都是关于问答（QA）的。其中第一篇主要是提出了一种基于知识库的双向注意力记忆网络（BAMnet），建立问题和知识库之间的关系，从而提高了问答性能。第二篇主要提出多视角注意力机制（Multi-View Attention），并以此链接不同的任务，将任务特定层的重要...
【论文阅读笔记】——BAM论文阅读笔记
weixin_52143654的博客
07-05 388
BAM论文阅读笔记
BAM: Bottleneck Attention Module——瓶颈注意力模块
最新发布
Together_CZ的博客
02-21 1903
BAM: Bottleneck Attention Module——瓶颈注意力模块
BAM: Bottleneck Attention Module---BMCV2018
hb_learing的博客
11-22 1607
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 2927
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
10-21 426
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
YOLOv8中Bottleneck模块详解
zzzyyy8的博客
09-01 5198
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
论文笔记（7）：BAM: Bottleneck Attention Module
呆呆象呆呆的博客
12-21 2894
BAM: Bottleneck Attention Module BMVC 2018 (oral)，是CBAM的姊妹篇，原班人马打造。 摘要 在这项工作中，把重心放在了Attention对于一般深度神经网络的影响上，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，模型通过两个分离的路径 channel和spatial，得到一个Attention Map，实验验证了算法的有效性。 网络结构图 将BAM放在了Resnet网络中每个stage之间。有趣的是，通过
【论文精读——BAM: 卷积块注意力模型】
Sunny_Coder的博客
03-24 1119
【论文精读——BAM: 卷积块注意力模型】
YoloV8改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点
m0_47867638的博客
01-03 4591
深度学习已经成为一系列模式识别应用的有力工具，包括分类、检测、分割和控制问题。由于其数据驱动的本质和大规模并行计算的可获得性，深度神经网络在大多数领域都取得了最先进的结果。研究人员已经通过多种方式来提高性能，例如设计优化器[28,48]，提出对抗训练方案[11]，或针对特定任务的元架构，如两阶段架构[37]进行检测。提高性能的基本方法是设计一个好的主干网络架构。
【注意力机制】BAM: Bottleneck Attention Module论文理解
热门推荐
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
YOLOv8优化：注意力系列篇 | 瓶颈注意力模块BAM，效果秒杀CBAM、SE
会AI的学姐
10-22 1412
本文改进：BAM注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
『论文笔记』BAM:Bottleneck Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！
AI新视界
01-03 4085
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...
注意力机制学习 BAM
renxingshen2022的博客
10-10 5664
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。
BottleNeck流程图
01-10
#### 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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值