CBAM注意力模型介绍
本文分享自天翼云开发者社区《CBAM注意力模型介绍》,作者:Liuzijia近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。CBAM[1]是一种结合了通道与空间注意力的混合注意力模块,通过该模块可以自适应的强化特征提取过程。图1 CBAM结构(引用自文献[1])图1为CBAM的结构。对于输入特征图,该模块会依次推断出一个...阅读全文