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      詳解五種即插即用的視覺注意力模塊

      OpenCV學堂 ? 來源：OpenCV學堂 ? 2023-05-18 10:23 ? 次閱讀

      SE注意力模塊

      SE注意力模塊的全稱是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze實現全局信息嵌入、Excitation實現自適應權重矯正，合起來就是SE注意力模塊。

      ce11300c-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      把SE注意力模塊添加到Inception Module中與ResNet的殘差Module中，實現SE注意力版本的Inception與ResNet模型

      ce2c47c0-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      SE注意力模塊集成殘差的四種不同結構設計

      ce38368e-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      CA注意力模塊

      圖中最右側是CA注意力模塊、左側是SE注意力模塊、中間是CBAM注意力模塊、CA注意力通過坐標信息嵌入和坐標注意力生成兩個步驟把通道關系和長程依賴關系精確編碼。

      ce562cb6-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      CBAM注意力模塊

      ce77b624-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      該圖顯示了如何把一個CBAM模塊集成到到一個殘差模塊中，實現殘差CBAM模塊，CBAM是集成了通道注意力與空間注意力、通道和空間注意力模塊生成首先是通過平均池化和最大池化分別生成通道與空間注意力的輸入，然后通過MLP與7x7卷積輸出通道子模塊和空間子模塊。

      ce9a90ae-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      ECA注意力模塊

      通過全局均值池化(GAP)獲得的聚合通道特征，然后通過大小為k濾波器的快速1D卷積，然后重新構建一個維的卷積輸出結果，乘以輸入的每個通通道數據作為輸出實現注意力機制為ECA。

      cea72a44-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      GAM注意力模塊

      全局注意力模塊基于CBAM注意力模塊集成上重新設計通道與空間兩個子模塊實現，其中通道注意力直接使用MLP實現、空間注意力通過兩個7乘7的卷積實現，最終GAM注意力添加到ResNet網絡的效果相比SE注意力、CBAM注意力有明顯提升。

      cedeb7fc-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      cf023e52-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png

      YOLOv57.0 注意力加持版本

      cf24df20-f4f0-11ed-90ce-dac502259ad0.png






      審核編輯：劉清

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      原文標題：五種即插即用的視覺注意力模塊

      文章出處：【微信號：CVSCHOOL，微信公眾號：OpenCV學堂】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

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