2023年5月13日 · CBAM之所以被叫做混合注意力机制，是因为相较于SENET通道注意力机制，他在保留原有通道注意力机制的基础上加入了空间注意力机制，从通道和空间两个方面对网络进行优化，使得优化后的网络可以从通道和空间两个角度获取更为有效的特征，进一步提高模型同时在通道和空间两个角度的特征提取效果，结构图如下图所示： CBAM结构图. CBAM会对输入的图像分别进行通道注意力机制和空间注意力机制的处理，两个模块是串联在一起的如上图所示，输入 …

2022年11月26日 · 本文详细介绍了如何使用Pytorch实现三种注意力机制：SENet、ECANet和CBAM。 SENet通过全连接网络学习通道权重；ECANet用1x1卷积替代全连接，减少计算量；CBAM结合通道和空间注意力，提升模型性能。 每种机制的原理、代码实现及参数分析均有详述。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 大家好，今天和各位分享一下如何使用 Pytorch 构建卷积神经网络中的各种注意力机制，如： SENet，ECANet，CBAM。 …

SE注意力机制是通道注意力模式下的一种确定权重的方法，它通过在不同通道间分配权重达到主次优先的目的。 如下图所示，为SE注意力机制的结构图。 该结构主要分为以下三个方面： ①：通过将特征图进行Squeeze (压缩)，该步骤是通过全局平均池化把特征图从大小为（N,C,H,W)转换为（N,C,1,1)，这样就达到了全局上下文信息的融合。 ②：Excitation操作，该步骤使用两个全连接层，通过全连接层之间的非线性添加模型的复杂度，达到确定不同通道之间的权重作用，其中 …

1、输入特征层 全局平局池化. 2、 两次全连接，第一次输出通道数少一些，第二次输出通道数和输入特征层相同. 3、使用 sigmoid 将值固定在 [0,1]之间，获得了输入特征层每一个通道的权值. 4、 权值与输入特征层相乘. 优点： 简单有效：SE注意力机制提出简单，易于实现，同时在各种视觉任务中证明了其有效性。 参数少：相较于其他注意力机制，SE模块的参数量相对较少，因此在性能和计算开销之间取得了平衡。 缺点：

2023年6月27日 · 文章探讨了四种注意力机制在深度学习中的应用，包括SE的通道注意力，CBAM的空域和通道注意力，ECA的高效通道注意力，以及CA的综合注意力。 每种机制有其优缺点，如SE适合高通道数场景，CBAM提供空间和通道的关注，ECA在保持效率的同时提升性能，而CA则考虑了空间维度。 选择时需依据应用场景权衡计算成本和效果。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 注意力机制是一种 机器学习技术，通常用于处理序列 …

2024年3月19日 · SEnet（Squeeze-and-Excitation Network）考虑了特征通道之间的关系，在特征通道上加入了注意力机制。 SEnet通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度，并且利用得到的重要程度来提升特征并抑制对当前任务不重要的特征。 SEnet通过Squeeze模块和Excitation模块实现所述功能。 如图所示，首先作者通过Squeeze操作，对空间维度进行压缩，直白地说就是对每个特征图做全局池化，平均成一个实数值。 该实数从某种程度上来说具有全局感受野。 作 …

2025年3月18日 · SE 模块增强了通道特征的重要性，CBAM 模块捕捉全局和局部上下文信息，CA 模块关注通道间的依赖关系，而 ECA 模块以高效方式建模通道注意力。

Excitation操作：利用两个 全连接层 （先降维后升维）和一个 ReLU激活函数 来学习通道间的依赖关系，并通过 sigmoid函数 生成权重向量。 Scale操作：将学习到的通道权重与原始特征图进行逐通道相乘，实现特征的重标定。 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址： YOLOYOLOv11改进合集地址： 相关问题可在CSDN私信我~ 前言这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是 …

2025年2月7日 · 简介： YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制. 这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。 专栏地址： YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！ 一、为什么要引入注意力机制？ 来源：注意力 …

2023年9月12日 · SE（Squeeze-and-Excitation）、CBAM（Convolutional Block Attention Module）、ECA（Efficient Channel Attention）和CA（Channel Attention）都是常见的注意力机制，用于增强神经网络对输入数据的关注程度。 SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制：SE注意力机制通过引入一个全局上下文感知模块来自适应地调整通道特征的重要性。 它包括一个压缩阶段（Squeeze）和一个激励阶段（Excitation）。 在压缩阶段，全局平均池化操作用 …