卷积神经网络CCnet
时间: 2023-11-15 14:59:14 浏览: 32
卷积神经网络CCNet是一种包含自注意力机制的网络,旨在降低计算复杂度。CCNet通过引入一个通道注意力模块来增强特征提取能力,同时使用一个全局上下文模块来捕捉全局上下文信息。这种网络结构可以在保持高精度的同时,大大减少计算量。除了CCNet,还有其他一些包含自注意力机制的卷积神经网络,如Non-local Net、DANet、A^2-Net、RNL、DMSANet、SAN、PSA和EMANet等。这些网络都旨在提高特征提取能力和计算效率。
相关问题
自注意力卷积神经网络
自注意力卷积神经网络是一种利用自注意力机制来增强特征提取能力和降低计算杂度的卷积神经网络。自注意力机制可以让网络在提取特征时更加关注重要的区域,从而提高特征的表达能力。在卷积神经网络中,自注意力机制被广泛应用,例如Non-local Net、DANet、A^2-Net、RNL、DMSANet、SAN、PSA等。此外,还有一些自注意力机制的变种,如CCNet、GCNet、EMANet、ISANet、ANNNet、LightNL、NLSA等,它们可以降低计算复杂度,提高网络的效率。其中,EMANet是一种基于期望最大化算法的注意力网络,可以在保证特征表达能力的同时,降低计算复杂度。
pytorch ccnet
CCNet是一种用于语义分割的注意力机制,主要用于提取图像特征并进行像素级别的分类。它通过在计算矩阵相乘时,每个像素只抽取特征图中对应十字位置的像素进行点乘,计算相似度,从而极大地降低了计算量。此外,CCNet还采用了二阶注意力,能够从所有像素中获取全图像的上下文信息,以生成具有密集且丰富的上下文信息的新特征图。
引用提供了CCNet的纯Pytorch实现,其中包括2D和3D版本。您可以通过访问 https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch 和 https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 来获取相关的PyTorch代码。