以tensorflow为框架,编写一个CBAM模块
时间: 2024-05-14 10:12:55 浏览: 18
由于CBAM模块较为复杂,建议先了解CBAM模块的结构和原理。以下是一个基于tensorflow的CBAM模块的代码实现:
```python
import tensorflow as tf
class CBAM(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, reduction_ratio=8):
super(CBAM, self).__init__()
self.reduction_ratio = reduction_ratio
def build(self, input_shape):
channels = input_shape[-1]
self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(channels // self.reduction_ratio, activation='relu')
self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(channels, activation='sigmoid')
self.conv_channels = tf.keras.layers.Conv2D(channels // self.reduction_ratio, kernel_size=1, padding='same')
self.conv_spatial = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=7, padding='same')
def call(self, inputs):
x = inputs
# Channel Attention
x_avg = tf.reduce_mean(x, axis=[1, 2], keepdims=True)
x_max = tf.reduce_max(x, axis=[1, 2], keepdims=True)
x_channel = tf.concat([x_avg, x_max], axis=-1)
x_channel = self.fc1(x_channel)
x_channel = self.fc2(x_channel)
x_channel = tf.expand_dims(tf.expand_dims(x_channel, axis=1), axis=1)
x = x * x_channel
# Spatial Attention
x_spatial = self.conv_channels(x)
x_spatial = tf.nn.relu(x_spatial)
x_spatial = self.conv_spatial(x_spatial)
x_spatial = tf.nn.sigmoid(x_spatial)
x = x * x_spatial
return x
```
这个CBAM模块包含了两个注意力机制:通道注意力和空间注意力。通道注意力主要是通过全局平均池化和全局最大池化来获取输入特征图的通道信息,然后通过两层全连接层和sigmoid激活函数生成通道注意力向量,最后与输入特征图做点积得到加强后的特征图。空间注意力主要是通过一个卷积层和一个sigmoid激活函数生成一个空间注意力图,然后与输入特征图做点积得到加强后的特征图。最后将通道注意力图和空间注意力图相乘得到最终的加强特征图。
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