CBAM注意力机制matlab
时间: 2023-11-19 09:57:13 浏览: 88
CBAM注意力机制是一种用于图像识别的注意力模块,可以在通道和空间维度上进行Attenti。由于CBAM模块在ResN和MobiN等经典结构上添加后,可以更好地关注识别目标物体,因此具有更好的解释性。在Mb中,可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTrch来实现CBAM模块。以下是一个使用TensorFlow实现CBAM模块的示例代码:\n\```mb\impor tensorflow as tf\n\f cbm_modu(inputs, reducti_rati=.5):\ # Ch Attenti Modu\ channels = inputs.g_shap()[-1]\ avg_p = tf.redu_m(inputs, axis=[1, 2], keepims=Tru)\ max_p = tf.redu_max(inputs, axis=[1, 2], keepims=Tru)\ f1 = tf.layers.dens(inputs=vg_p,\ units=i(chs * reducti_rati),\ activati=tf..relu,\ nam='f1',\ ker_initializer=tf.keras.initiizers.h_norm())\ f2 = tf.layers.dens(inputs=f1,\ units=hannels,\ nam='f2',\ ker_initializer=tf.keras.initiizers.h_norm())\ ch_attenti = tf.sigmoi(max_p + f2)\n\ # Spati Attenti Modu\ avg_p = tf.redu_m(inputs, axis=-1, keepims=Tru)\ max_p = tf.redu_max(inputs, axis=-1, keepims=Tru)\ = tf.([vg_p, max_p], axis=-1)\ conv = tf.layers.conv1(inputs=,\ filters=1,\ ker_siz=7,\ padding='sam',\ nam='v',\ ker_initializer=tf.keras.initiizers.h_norm())\ spati_attenti = tf.sigmoi(conv)\n\ # Apply attenti\ outpu = inputs * ch_attenti * spati_attenti\n\ retur outpu\```\n\