CBAM注意力机制模块
时间: 2023-10-08 17:07:35 浏览: 93
CBAM是Convolutional Block Attention Module的缩写,是一种结合了空间和通道的注意力机制模块。与只关注通道的注意力机制相比,CBAM可以取得更好的效果。CBAM模块会沿着两个独立的维度(通道和空间)依次推断注意力图,并将注意力图与输入特征图相乘以进行自适应特征优化。由于CBAM是轻量级的通用模块,可以无缝集成到任何CNN架构中,并且可以与基础CNN一起进行端到端训练。
相关问题
CBAM注意力机制模块介绍
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于计算机视觉中的注意力机制模块,它可以帮助神经网络更好地理解图像的内容,提升模型的表现。CBAM模块包括两个子模块:通道注意力模块(Channel Attention Module)和空间注意力模块(Spatial Attention Module)。
通道注意力模块通过考虑每个通道的全局信息来自适应地缩放特征图中的每个通道,以更好地捕捉通道之间的关系。空间注意力模块通过考虑空间信息,自适应地缩放特征图中的每个空间位置,以更好地捕捉空间上的相关性。
CBAM模块可以很容易地集成到现有的卷积神经网络结构中,并且可以显著提高图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务的性能。
基于tensorflow2.5,使用随机池化和L2池化替换CBAM注意力机制模块里的池化操作,并给出使用示例
CBAM注意力机制模块中的池化操作包括全局最大池化和全局平均池化。我们可以使用随机池化和L2池化来替换这些操作。
随机池化是一种随机抽样的池化方法,可以在一定程度上增加模型的鲁棒性和泛化能力。L2池化可以有效地压缩信息,减少模型的计算复杂度和参数数量。
下面是使用随机池化和L2池化替换CBAM注意力机制模块里的池化操作的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, Reshape, Multiply, Add, Activation, Lambda
from tensorflow.keras import backend as K
class CBAM(tf.keras.Model):
def __init__(self, reduction_ratio=0.5):
super().__init__()
self.reduction_ratio = reduction_ratio
def build(self, input_shape):
self.channel_axis = -1
self.max_pool = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.reduce_max(x, axis=[1,2], keepdims=True))
self.avg_pool = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.reduce_mean(x, axis=[1,2], keepdims=True))
self.shared_layer_one = tf.keras.layers.Dense(units=int(input_shape[self.channel_axis])//self.reduction_ratio, activation='relu', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True, bias_initializer='zeros')
self.shared_layer_two = tf.keras.layers.Dense(units=int(input_shape[self.channel_axis]), kernel_initializer='he_normal', use_bias=True, bias_initializer='zeros')
self.sigmoid_gamma = tf.keras.layers.Activation('sigmoid')
def call(self, inputs):
max_pool = self.max_pool(inputs)
avg_pool = self.avg_pool(inputs)
gamma = self.shared_layer_two(self.shared_layer_one(tf.concat([max_pool, avg_pool], axis=self.channel_axis)))
gamma = self.sigmoid_gamma(gamma)
return inputs * gamma
```
使用随机池化和L2池化替换CBAM注意力机制模块中的池化操作的代码如下:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, Reshape, Multiply, Add, Activation, Lambda
from tensorflow.keras import backend as K
class CBAM(tf.keras.Model):
def __init__(self, reduction_ratio=0.5):
super().__init__()
self.reduction_ratio = reduction_ratio
def build(self, input_shape):
self.channel_axis = -1
self.random_pool = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.math.reduce_mean(tf.random.shuffle(x), axis=[1,2], keepdims=True))
self.l2_pool = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.math.sqrt(tf.math.reduce_mean(tf.math.square(x), axis=[1,2], keepdims=True)))
self.shared_layer_one = tf.keras.layers.Dense(units=int(input_shape[self.channel_axis])//self.reduction_ratio, activation='relu', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True, bias_initializer='zeros')
self.shared_layer_two = tf.keras.layers.Dense(units=int(input_shape[self.channel_axis]), kernel_initializer='he_normal', use_bias=True, bias_initializer='zeros')
self.sigmoid_gamma = tf.keras.layers.Activation('sigmoid')
def call(self, inputs):
random_pool = self.random_pool(inputs)
l2_pool = self.l2_pool(inputs)
gamma = self.shared_layer_two(self.shared_layer_one(tf.concat([random_pool, l2_pool], axis=self.channel_axis)))
gamma = self.sigmoid_gamma(gamma)
return inputs * gamma
```
使用示例:
```python
import tensorflow as tf
from cbam import CBAM
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(224,224,3))
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu')(inputs)
x = CBAM()(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu')(x)
x = CBAM()(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu')(x)
x = CBAM()(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu')(x)
x = CBAM()(x)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.summary()
```