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YOLO算法改进指南【中阶改进篇】：2.添加CBAM注意力机制

K同学啊 2023-06-09 12:00:03
简介YOLO算法改进指南【中阶改进篇】：2.添加CBAM注意力机制

文章目录

一、理论储备

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了显著的成功。为了进一步提高CNN的性能，研究人员提出了一种名为“卷积神经网络注意力模块”（Convolutional Block Attention Module, CBAM）的注意力机制。CBAM旨在自动学习输入特征图的空间和通道注意力权重，从而更好地捕捉图像中的局部信息和全局上下文。
CBAM包括两个主要组成部分：空间注意力模块和通道注意力模块。它们可以作为插件，轻松地集成到现有的CNN架构中，以提高性能。

空间注意力模块（Spatial Attention Module）：空间注意力模块的目的是为输入特征图的每个位置分配一个注意力权重。这些权重可帮助网络集中注意力于感兴趣的区域。空间注意力模块主要包括以下步骤：

  • a. 对输入特征图进行全局平均池化和全局最大池化操作。
  • b. 将池化后的特征图按通道相加，得到两个1维向量。
  • c. 对这两个向量进行点积，形成一个注意力权重矩阵。
  • d. 将注意力权重矩阵应用于输入特征图&#
风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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