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[ 注意力机制 ] 经典网络模型2——CBAM 详解与复现
Author Horizon Max 编程技巧篇 各种操作小结 机器视觉篇 会变魔术 OpenCV 深度学习篇 简单入门 PyTorch 神经网络篇 经典网络模型 算法篇 再忙也别忘了 LeetCode 注意力机制 经典网络模型2 CBAM
经典网络模型
人工智能
深度学习
注意力机制
CBAM
注意力机制代码_pytorch中加入注意力机制(CBAM),以ResNet为例
对于注意力机制的个人理解 xff1a 网络越深 越宽 结构越复杂 xff0c 注意力机制对网络的影响就越小 在网络中加上CBAM不一定带来性能上的提升 xff0c 对性能影响因素有数据集 网络自身 注意力所在的位置等等 建议直接在网络中加上
Pytorch
CBAM
resnet
注意力机制代码
中加入注意力机制
Efficientnet_pytorch_cbam_gui
大致说明 这是一个基于efficientnet模型的图像分类方案 模型融入了cbam注意力机制模块 xff0c cutmix CrossEntropyLabelSmooth auto augment等tricks帮助原生的effcientn
EfficientNet
Pytorch
CBAM
GUI
CBAM
CBAM 我们提出了卷积块注意力模块 xff08 CBAM xff09 xff0c 这是一个简单而有效的前馈卷积神经网络的注意力模块 给定一个中间特征图 xff0c 我们的模块沿着通道和空间两个独立的维度依次推导注意力图 xff0c 然后将
CBAM