加入注意力机制的好处;与其他注意力机制相比CBAM注意力机制的优势
时间: 2023-12-12 19:35:57 浏览: 42
加入注意力机制的好处是可以提高模型的性能和准确性。注意力机制可以使模型更加关注重要的特征,从而减少噪声和冗余信息的干扰,提高模型的泛化能力。CBAM注意力机制相比其他注意力机制的优势在于它可以同时对通道和空间维度进行注意力加权,从而更好地捕捉特征之间的关系,提高模型的性能和准确性。
以下是CBAM注意力机制的实现步骤:
1.通道注意力机制:对于输入的特征图,首先通过全局平均池化层得到每个通道的全局平均值,然后通过两个全连接层得到每个通道的权重,最后将权重乘以原始特征图得到加权后的特征图。
```python
import torch
import torch.nn as nn
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, ratio=16):
super(ChannelAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1, bias=False)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // 16, in_planes, 1, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
out = avg_out + max_out
return self.sigmoid(out)
```
2.空间注意力机制:对于输入的特征图,首先通过一个卷积层得到每个像素点的权重,然后将权重乘以原始特征图得到加权后的特征图。
```python
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, kernel_size=7):
super(SpatialAttention, self).__init__()
assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
x = self.conv1(x)
return self.sigmoid(x)
```
3.CBAM注意力机制:将通道注意力机制和空间注意力机制结合起来,得到最终的加权特征图。
```python
class CBAM(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, ratio=16, kernel_size=7):
super(CBAM, self).__init__()
self.ca = ChannelAttention(in_planes, ratio)
self.sa = SpatialAttention(kernel_size)
def forward(self, x):
out = self.ca(x) * x
out = self.sa(out) * out
return out
```
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