ECA模块

已于 2022-08-18 11:49:54 修改
阅读量863 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： pytorch 文章标签： python 深度学习 pytorch
于 2022-08-18 11:47:48 首次发布
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/yyfhq/article/details/126402887
博客提及了ECA模块，结合标签可知可能围绕Python、深度学习和PyTorch展开对其的探讨，ECA模块在深度学习领域有一定应用价值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

ECA模块

ECA 注意力模块 原理分析与代码实现
黎国溥
09-25 2万+
本文介绍ECA注意力模块，它是在ECA-Net中提出的，ECA-Net是2020 CVPR中的论文；ECA模块可以被用于CV模型中，能提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。它是一种通道注意力模块。
【YOLOv5/v7 添加注意力机制】 模块十二 ECA模块在YOLOv5/v7中的应用
u010117029的博客
04-18 104
ECA（Efficient Channel Attention）是一种高效的通道注意力机制，它通过使用一维卷积来捕捉通道之间的关系，从而增强特征表示能力。ECA模块具有参数少、计算量小的特点，非常适合在资源受限的环境中使用。python通过在YOLOv5/v7中添加ECA模块，可以高效地增强模型对特征图中重要信息的捕捉能力，从而提高检测性能。ECA模块的参数配置简单且计算量小，非常适合在实际应用中使用。
ECA模块详解
weixin_52205764的博客
08-19 2247
作者认为这种做法学不到通道之间的关系，而应该转为学习邻居通道之间的关系，这个是比较有道理，因为我这里面的特征是人脸的。到这块其实注意力权重就已经算出来了，接下来需要把最后一维的。，每个元素是一个序列式的特征，比如是一个长为。是对通道先进行降采样，然后进行上采样，而。首先经过一个全局池化层，则张量。的序列，单个序列元素特征为。维上(按照索引来说应该是第。，所以张量的形状变成了。也就是张量的形状变成。
(即插即用模块-Attention部分) 三、(CVPR 2020) ECA 更为有效的通道注意力
wei582636312的博客
11-13 701
在重新审视 SE通道注意力 的基础上，作者对通道降维和跨通道交互对通道注意学习的影响进行了实证比较。在此基础上，提出了一种高效的ECA 通道注意力。ECA模块首先利用GAP聚合卷积特征后自适应地确定核的大小；最后利用Sigmoid函数学习信道关注度，最终生成注意力图。与SE模块相比，ECA模块有效避免了降维的问题，能够更有效地捕捉通道间的交互。
即插即用的涨点模块之注意力机制（ECAAttention）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
qq_51511878的博客
04-18 5944
在SENet中的通道注意模块。具体来说，在给定输入特征的情况下，SE块首先对每个通道单独使用全局平均池化，然后使用两个两个全连接和一个ReLU激活函数，先进行降维在升维，然后使用一个Sigmoid函数来生成通道权值。与SENet相似，但ECANet为了克服性能和复杂性权衡的矛盾，ECANet提出来通过不降维（不降低通道维度）的方法做到只涉及少量参数，但能带来明显的性能增益。在通道上先降维后升维对深度学习模型的作用是什么？通过先降维再升维的操作，来调整模型复杂度和特征表示能力。
005 ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks ECA Net：深度卷积神经网络的有效通
XZHBUT的博客
09-13 1336
比较以ResNets为骨干模型的各种注意力模块(SENet[14]、CBAM[33]、A2-Nets[4]和ECA-Net)在分类精度、网络参数和FLOPs(以圆半径表示)方面的差异。ECA-Net获得了更高的精度，同时具有更低的模型复杂性。【分类精度、网络参数和FLOPs(以圆半径表示)方面的差异】通道注意力纳入卷积块引起了很多关注，在性能改进方面显示出巨大的潜力一些研究通过捕捉更复杂的通道相关性[33，4，9，7]或通过与额外的空间注意力相结合[33，13，7]来改进SE块。
深度学习基于UNet与ECA模块的图像分割模型设计：增强卷积网络性能与特征提取能力
04-17
文中详细展示了各个组件的构建，包括DoubleConv、Down、Up、OutConv和ECA模块。其中，ECA模块用于引入通道注意力机制，通过自适应地调整不同通道的重要性来优化网络性能。UNet_ECA的整体架构由编码器（下采样路径）...
深度学习带有ECA模块的ResNet18网络结构实现：卷积神经网络中的注意力机制应用与图像分类任务优化
04-07
②探索ECA模块对模型性能的影响；③为其他计算机视觉任务提供可复用的基础模型架构。 阅读建议：此文档主要面向技术实现，重点在于理解ECA机制以及其与ResNet的集成方式。读者应重点关注ECA层的设计思路及其在Basic...
深度学习集成ECA模块的UNet神经网络模型设计：医学图像分割任务优化
最新发布
04-21
内容概要：本文介绍了一个结合ECA模块的U-Net神经网络模型的构建与实现。...此外，还展示了如何创建并测试这个模型，使用随机生成的数据作为...同时，建议读者深入了解ECA模块的工作原理及其在提升模型表现方面的作用。
eca模块
04-03
### ECA模块简介 ECA（Efficient Channel Attention）模块是一种高效的通道注意力机制，旨在通过减少计算复杂度来提升模型性能。该模块的核心思想是在不降低精度的情况下简化SENet中的降维操作[^1]。 #### 工作...
YOLOv8 | 注意力机制 | 添加ECA注意力机制
kay_545
03-25 2292
ECA 模块图给定通过全局平均池化 (GAP) 获得的聚合特征，ECA 通过执行大小为 k 的快速一维卷积来生成通道权重，其中 k 通过通道维度 C 的映射自适应确定。首先回顾 SENet 中的通道注意模块（即 SE 块）。然后，我们通过分析降维和跨渠道交互的影响，对 SE 区块进行实证诊断。这促使我们提出 ECA 模块。此外，一种自适应确定 ECA 参数的方法，并最终展示如何将其应用于深度 CNN。在重新审视SE块之后，进行了实证比较，分析通道降维和跨通道交互对通道注意力学习的影响。
[ 注意力机制 ] 经典网络模型3——ECANet 详解与复现
热门推荐
A_John 的博客
04-20 5万+
[ 注意力机制 ] 经典网络模型3——ECANet 详解与复现 1、Efficient Channel Attention Module 2、ECANet 详解 3、ECANet 复现 简称 ``ECA``，2020年 提出的一种 ``高效通道注意力(ECA)模块`` ； 该模块只涉及少数几个 参数，但具有明显的 效果增益 ； 提出了一种 ``不降维`` 的局部跨信道交互策略，避免降维对于通道注意力学习效果的影响 ； 适当的 ``跨通道交互`` 可以在保持 *性能* 的同时 *显著降低模型的复杂性* ；..
Pytorch图像处理注意力机制SENet CBAM ECA模块解读
qq_43649937的博客
07-26 4785
pytorch python 人工智能注意力机制
ECA注意力机制详解
浩瀚之水的专栏
02-26 4129
ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制是一种轻量级的通道注意模块，旨在通过简单而高效的方式增强模型对于不同特征通道之间依赖关系的学习能力。，在该方法中我们执行了全局平均池化、一维卷积操作和Sigmoid激活函数，并将注意力权重应用于输入特征图以生成输出特征图。ECA模块、CA模块、SE模块和CBAM模块是深度学习领域中常用的注意力机制模块，它们各有特点，并在不同的应用场景中发挥着重要作用。类，并在其构造函数中根据输入通道数自适应地计算了一维卷积核的大小。
ECA-Net：深度卷积神经网络中的高效通道注意力机制【原理讲解及代码！！！】
xiaoh_7的博客
04-17 1万+
本文详细介绍了ECA模块的工作原理、独特优势，并通过公式总结其核心机制，同时提供了基于pytorch实现的代码，复制即可使用！
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
浪子L的博客
09-20 3500
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
【论文阅读笔记】【CVPR2020】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks
creami11的博客
10-24 2128
源文https://www.researchgate.net/publication/336361781_ECA-Net_Efficient_Channel_Attention_for_Deep_Convolutional_Neural_Networks源代码https://github.com/BangguWu/ECANet Introduction 本文首先回顾了SE-Net，在SE-Net中输入特征首先会逐通道经过全局均值池化，随后经过两层全连接层，最后经过Sigmoid非线性激活后产生每一通道的
注意力机制
weixin_41243988的博客
03-04 3389
注意力机制结构与代码整理
SE、CBAM、ECA 、CA注意力机制
m0_50127633的博客
10-04 9255
之后对平均池化和最大池化的结果，利用共享的全连接层进行处理，我们会对处理后的两个结果进行相加，然后取一个sigmoid，此时我们获得了输入特征层每一个通道的权值（0-1之间）。假设输入进来的特征层的形状为[C, H, W]，在经过宽方向的平均池化后，获得的特征层shape为[C, H, 1]，此时我们将特征映射到了高维度上；用更专业的名词就是跨通道交互的覆盖率。SE注意力机制只考虑了通道维度上的注意力，无法捕捉空间维度上的注意力，适用于通道数较多的场景，但对于通道数较少的情况可能不如其他注意力机制。
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