cbam

CBAM：Convolutional Block Attention Module

CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）是一种深度学习领域的注意力机制，旨在增强卷积神经网络对图像特征的建模和表示能力。
BestSongC·2023-11-11 02:33

Pytorch 注意力机制解析与代码实现

目录什么是注意力机制1、SENet的实现2、CBAM的实现3、ECA的实现4、CA的实现什么是注意力机制注意力机制是深度学习常用的一个小技巧，它有多种多样的实现形式，尽管实现方式多样，但是每一种注意力机制的实现的核心都是类似的
Python图像识别·2023-11-05 09:24

YOLOv8独家原创改进：自研独家创新BSAM注意力 ，基于CBAM升级

本文全网首发独家改进：提出新颖的注意力BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM，ChannelAttention+SpartialAttention
AI小怪兽·2023-11-05 09:28

基于YOLOv8的烟雾检测：自研模块 BSAM注意力 PK CBAM注意力，提升一个多点

本文全网首发独家改进：提出新颖的注意力BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM，ChannelAttention+SpartialAttention
AI小怪兽·2023-11-05 09:22

基于YOLOv8的交通摄像头下车辆检测算法（七）：HIC-YOLOv8复现HIC-YOLOv5，助力小目标检测，涨点明显

本文改进：HIC-YOLOv8，1)添加一个针对小物体的额外预测头，以提供更高分辨率的特征图2）在backbone和neck之间采用involutionblock来增加特征图的通道信息；3）在主干网末端加入CBAM
会AI的学姐·2023-11-05 08:28

YOLOv8改进：最新复现SOD-YOLOv8，助力小目标检测（Small Object Detection）

本文独家改进：改进点：1）backbone加入CBAM；2）backbone、neck连接处加入involution注意力；3）添加一个针对小物体的额外预测头，提升小目标检测性能；SOD-YOLOv8|
AI小怪兽·2023-11-05 08:26

YOLOv5/YOLOv7独家原创改进：新颖自研设计的BSAM注意力，基于CBAM升级

本文全网首发独家改进：提出新颖的注意力BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM，ChannelAttention+SpartialAttention
AI小怪兽·2023-11-04 14:22

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局多头自注意力MHSA，效果秒杀CBAM、SE

本文改进：MHSA注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式MHSA在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.BoTNet论文：https://arxiv.org/abs/2101.11605本文介绍了BoTNet，这是一个概念简单但功能强大的主干架构，它将自注意力整合到多个计算机视觉
会AI的学姐·2023-11-04 14:03

YOLOv8优化：注意力系列篇 | CoTAttention，捕捉全局信息的能力与CNN捕捉临近局部信息能力相结合，效果秒杀CBAM、SE

本文改进：CoTAttention注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式CoTAttention在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.CoTAttention论文：https://arxiv.org/pdf/2107.12292.pdfCoTAttention网络是一种用于多模
会AI的学姐·2023-11-04 14:03

Yolov8改进CoTAttention注意力机制，效果秒杀CBAM、SE

1.CoTAttention论文地址：2107.12292.pdf(arxiv.org)CoTAttention网络是一种用于多模态场景下的视觉问答（VisualQuestionAnswering，VQA）任务的神经网络模型。它是在经典的注意力机制（AttentionMechanism）上进行了改进，能够自适应地对不同的视觉和语言输入进行注意力分配，从而更好地完成VQA任务。CoTAttentio
code2035·2023-11-04 14:31

【深度学习】图像中的注意力机制简述和代码实现

参考链接神经网络学习小记录64——Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解【深度学习】(1)CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码手把手带你YOLOv5/v7
大龙唉·2023-11-02 21:37

YoloV7改进策略：复现HIC-YOLOv5，打造HIC-YOLOv7，用于小物体检测

文章目录摘要论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》1、简介2、相关工作3、方法4、实验结果5、结论YoloV7官方代码测试结果CBAM注意力机制Involution内卷安装mmcv
静静AI学堂·2023-10-31 08:35

风力发电功率预测（CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型，Python代码）

1.前言1.1.运行效果：风力发电功率预测（CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型，Python代码）_哔哩哔哩_bilibili1.2.环境库：如果库版本不一样，一般也可以运行，这里展示我运行时候的库版本
深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:09

即插即用模块 | RFAConv助力YOLOv8再涨2个点

卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-10-28 07:16

YoloV5/YoloV7优化：感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等 | 即插即用系列

本文改进：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题提供多种卷积变体供使用：CBAMConv,CAMConv
AI小怪兽·2023-10-28 07:08

YOLOv7优化：感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等 | 即插即用系列

本文改进：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题提供多种卷积变体供使用：CBAMConv,CAMConv
AI小怪兽·2023-10-28 02:08

YOLOv8血细胞检测（12）：EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | ICASSP2023

本文改进：EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力,以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。EMA|亲测在血细胞检测项目中涨点，[email protected]从原始0.895提升至0.9收录专栏：YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP✨✨✨实战医学影像检测项目，通过创新点验证涨点可行性
AI小怪兽·2023-10-23 00:18

YOLOv7改进---注意力机制： EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | 小目标涨点明显 | ICASSP2023

本文属于原创独家改进：EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CAEMA|亲测在多个数据集实现暴力涨点，强烈推荐，独家首发；收录：YOLOv7高阶自研专栏介绍：http://t.csdnimg.cn
AI小怪兽·2023-10-12 02:15

Coordinate attention,SE,CBAM

1、SE因为普通卷积难以建模信道关系，SE考虑通道的相互依赖关系增强模型对信息通道的敏感性，同时全局平均池化可以帮助模型捕获全局信息。然而SE只考虑了内部通道信息而忽略了位置信息的重要性。输入X首先经过全局平均池化然后经过全连接层来捕获每个通道的重要性，再经过非线性层也就是使用ReLU激活函数来增加非线性因素，再经过全连接层来捕获每个通道的重要性。最后全连接层的输出用sigmoid归一化加权后和输
不会绑马尾的女孩·2023-10-09 08:41

YoloV5改进策略：复现HIC-YOLOv5，用于小物体检测

文章目录摘要论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》1、简介2、相关工作3、方法4、实验结果5、结论CBAM注意力机制Involution内卷安装mmcv库官方代码测试结果改进一
静静AI学堂·2023-10-08 22:09

YOLOv8血细胞检测（6）：多维协作注意模块MCA | 原创独家创新首发

本文改进：多维协作注意模块MCA，效果秒杀ECA、SRM、CBAM，创新性十足，可直接作为创新点使用。
AI小怪兽·2023-10-08 21:48

CBAM、通道注意力、空间注意力学习

各模块简介：CBAM是一个轻量级的通用模块，其中包含了空间注意力和通道注意力。通道注意力是先对空间进行全局平均或最大池化后，在通道层面求得注意力。
菜鸟学习成长记·2023-10-07 14:25

基于YOLOv8的安全帽检测系统（4）：EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA，助力行为检测 | ICASSP2023

目录1.Yolov8介绍2.安全帽数据集介绍3.EMA介绍4.训练结果分析5.系列篇1.Yolov8介绍UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上
AI小怪兽·2023-10-06 02:35

YOLOv5-6.1添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）消融实验结果对比

blog.csdn.net/weixin_50008473/article/details/124590939YOLOv5正常训练四次结果：后面加的注意力机制可以作为对比1.1SE1.2C3-SE2.1CBAM2.2C3
胖子工作室·2023-10-05 04:21

yolov7改进--添加CBAM模块（注意力机制）

1.models/common.py添加如下代码classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_planes,ratio=16):super(ChannelAttention,self).__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool=nn.AdaptiveMaxPo
暮光之眼99·2023-10-05 04:51

SE、CBAM、ECA 、CA注意力机制

文章目录1.SE(Squeeze-and-Excitation)2.CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)3.ECA(EfficientChannelAttention
一个小猴子｀·2023-10-05 04:20

YoloV8改进策略：复现HIC-YOLOv5，打造HIC-YOLOv8，用于小物体检测

文章目录摘要论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》1、简介2、相关工作3、方法4、实验结果5、结论Yolov8官方结果CBAM注意力机制Involution内卷安装mmcv库摘要
静静AI学堂·2023-10-04 10:07

YOLOv5改进系列（24）——替换主干网络之MobileViTv3（移动端轻量化网络的进一步升级）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制
路人贾'ω'·2023-10-03 16:03

YOLOv7改进：CBAM注意力机制

目录1.介绍1.1、论文的出发点1.2、论文的主要工作1.3、CBAM模块的具体介绍2.YOLOv7改进2.1yaml配置文件如下2.2common.py配置2.3yolo.py配置1.介绍1.1、论文的出发点
陈子迩·2023-09-29 08:17

YOLOv8改进:添加EMA注意力机制

用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测，其中CA,CBAM和EMA注意
小王子C·2023-09-24 00:48

在yolov5源码中添加注意力机制

yolov5源码中添加注意力机制1项目环境配置1.1yolov5源码下载1.2创建虚拟环境1.3安装依赖2常用的注意力机制2.1SE注意力机制2.2CBAM注意力机制2.3ECA注意力机制2.4CA注意力机制
夏木夕·2023-09-24 00:48

基于Yolov8的野外烟雾检测（4）：通道优先卷积注意力（CPCA），效果秒杀CBAM和SE等 | 中科院2023最新发表

目录1.Yolov8介绍2.野外火灾烟雾数据集介绍3.CPCA介绍3.1CPCA加入到yolov84.训练结果分析5.系列篇1.Yolov8介绍UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数
AI小怪兽·2023-09-22 22:30

基于Yolov8的野外烟雾检测（2）：多维协作注意模块MCA，效果秒杀ECA、SRM、CBAM等 | 2023.9最新发布

目录1.Yolov8介绍2.野外火灾烟雾数据集介绍3.MCA介绍4.训练结果分析5.系列篇1.Yolov8介绍UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件
AI小怪兽·2023-09-20 23:31

碳关税及相关概念

2023年5月16日，欧盟官方公报正式发布了碳边境调节机制（CarbonBorderAdjustmentMechanism,CBAM）的最终法案文件Regulation(EU)2023/956，并于2023
Q一件事·2023-09-18 01:52

Yolov8小目标检测（22）：感受野注意力卷积运算（RFAConv），助力小目标检测

本文改进：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题RFAConv|亲测在红外弱小目标检测涨点明显，
AI小怪兽·2023-09-15 03:28

深度学习视觉领域中的attention机制的汇总解读（self-attention、交叉self-attention、ISSA、通道注意、空间注意、位置注意、Efficient Attention等）

博主汇集了6篇视觉领域中attention相关的论文，分别涉及DAnet（位置注意+通道注意）、CBAM（通道注意+空间注意）、AttentionU-Net（注意Gate）、SAGAN（self-attention
万里鹏程转瞬至·2023-09-09 07:11

Yolov5 中添加注意力机制 CBAM

Yolov5中添加注意力机制CBAM1.CBAM1.1ChannelAttentionModule1.2SpatialAttentionModule1.3Channelattention和Spatialattention
坐在墙上的猫·2023-09-09 01:02

YOLOV8模型改进-添加CBAM注意力机制

1.CBAM介绍CBAM注意力机制是yolov8自带的注意力机制，它是通道注意模块和空间注意模块的结合。
Dragon_0010·2023-09-07 10:20

YOLOV7 添加 CBAM 注意力机制

用于学习记录文章目录前言一、CBAM1.1models/common.py1.2models/yolo.py1.3yolov7/cfg/training/CBAM.yaml2.4CBAM训练结果图前言一
701044·2023-09-05 16:52

Yolov8小目标检测（11）：多维协作注意模块MCA | 原创独家创新首发

本文改进：多维协作注意模块MCA，效果秒杀ECA、SRM、CBAM，创新性十足，可直接作为创新点使用。
AI小怪兽·2023-08-29 19:45

Yolov8小目标检测（9）： EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | ICASSP2023

本文改进：EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力EMA|亲测在红外弱小目标检测涨点，[email protected]从0.755提升至0.766Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集，在网络不同位置（Backbone、head、de
AI小怪兽·2023-08-29 10:42

CBAM的讲解

前言：通道注意力让网络关注图像“是什么”，而空间注意力则让网络关注图像中物体“在哪“1.概念CBAM是一种简单而有效的卷积神经网络注意力模块。
芋辕-·2023-08-27 01:34

CEEMDAN-and-LSTM-CNN-CBAM模型时序数据预测（Python代码，有中文注释，三份不同数据集测试集效果均佳，无需修改数据路径，解压缩直接运行）

效果视频：CEEMDAN-and-LSTM-CNN-CBAM模型时序数据预测（Python代码，三份不同数据集测试集效果均佳，无需修改数据路径，解压缩直接运行）_哔哩哔哩_bilibili版本要求：TensorFlow
深度学习的奋斗者·2023-08-26 06:19

YOLOv5改进系列（20）——添加BiFormer注意力机制（CVPR2023|小目标涨点神器）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制
路人贾'ω'·2023-08-18 20:34

融合CBAM注意力机制基于YOLOv5开发构建毛尖茶叶嫩芽检测识别系统

首先看下整体效果：要进行茶叶嫩芽的检测和识别，可以使用计算机视觉和深度学习技术来实现。下面是一种基本的流程：数据收集：收集包含毛尖、嫩芽以及其他类型茶叶图像的数据集。确保数据集中包含不同角度、光照条件和背景下的茶叶图像。数据预处理：对图像进行预处理操作，如调整大小、裁剪、灰度化或彩色转换等，以便于后续处理。特征提取：使用图像处理技术或特征提取方法，提取茶叶嫩芽的特征。可以使用传统的图像处理方法，如
Together_CZ·2023-08-18 07:53

基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型，使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理，探索不同剪枝水平下模型性能影响

今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看，主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理，这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了，在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《融合CBAM
Together_CZ·2023-08-18 07:23

CNN经典结构（Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM,mobilenet）及其pytorch实现

CNN经典结构前言本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构，从Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet,Resnext,Densenet,Senet,BAM,CBAM
瞎了吗·2023-08-15 17:36

CBAM: Convolutional Block Attention Module 卷积块注意模块详解

image论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.065211.摘要我们提出了卷积块注意模块(CBAM),一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络。
AI算法_图哥·2023-08-12 02:23

YOLOv5修改注意力机制CBAM

直接上干货CBAM注意力机制是由通道注意力机制（channel）和空间注意力机制（spatial）组成。传统基于卷积神经网络的注意力机制更多的是关注对通道域的分析，局限于考虑特征图通道之间的作用关系。
陈子迩·2023-08-11 14:49

【深度学习注意力机制系列】—— CBAM注意力机制（附pytorch实现）

CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。
卖报的大地主·2023-08-10 07:50
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