GAM和SE注意力机制
时间: 2023-11-20 17:16:51 浏览: 60
GAM和SE都是在目标检测网络中常用的注意力机制。GAM代表全局注意力模块(Global Attention Module),而SE代表通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)。
GAM注意力机制是一种通过在全局图像中获取重点关注目标的方法。它可以通过全局平均池化和全连接层来学习权重,然后对特征图进行加权求和,以增强重要目标的表示能力。GAM可以有效地提取图像中的关键信息,提高目标检测的精度。
SE注意力机制主要关注通道间的关系,它通过使用全局平均池化和通道间的全连接层来学习每个通道的权重。然后,这些权重被应用于输入特征图上的每个通道,以增强重要通道的表示能力。SE注意力机制能够提升网络对不同通道的敏感度,从而提高目标检测的性能。
尽管GAM和SE都是注意力机制,但它们在实现上有一些不同之处。GAM主要通过全局信息来加强目标的表示能力,而SE则通过学习通道之间的关系来提高网络对通道的敏感度。这两种方法都可以显著改善目标检测的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [学习笔记1——常用的注意力机制(即插即用)](https://blog.csdn.net/daige123/article/details/125750345)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [GAM注意力机制](https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/127750927)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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