涨点技巧:注意力机制---Yolov8引入Resnet_CBAM,CBAM升级版

news/2024/7/10 1:15:17 标签: YOLO, 深度学习, python, 目标检测, 计算机视觉

  1.计算机视觉中的注意力机制

一般来说,注意力机制通常被分为以下基本四大类:

通道注意力 Channel Attention

空间注意力机制 Spatial Attention

时间注意力机制 Temporal Attention

分支注意力机制 Branch Attention

1.1.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者

轻量级的卷积注意力模块,它结合了通道和空间的注意力机制模块

论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention Module》
论文地址:  https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf

上图可以看到,CBAM包含CAM(Channel Attention Module)和SAM(Spartial Attention Module)两个子模块,分别进行通道和空间上的Attention。这样不只能够节约参数和计算力,并且保证了其能够做为即插即用的模块集成到现有的网络架构中去。

1.2 GAM:Global Attention Mechanism

超越CBAM,全新注意力GAM:不计成本提高精度!
论文题目:Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spat


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