只使用通道注意力的有哪些
时间: 2023-09-20 11:10:07 浏览: 41
只使用通道注意力的注意力机制有以下几种:
1. Squeeze-and-Excitation Networks(SENet):SENet使用全局平均池化和全连接层来计算每个通道的权重系数,然后将权重系数应用于通道特征映射中,以增强有用的特征。
2. Efficient Channel Attention Networks (ECA-Net):ECA-Net使用一个1D卷积层对每个通道的特征进行处理,以计算每个通道的权重系数。ECA-Net使用了一个可分离卷积的形式,以降低计算复杂度。
3. Squeeze-and-Excitation Attention Module(SEAM):SEAM使用一个全局平均池化层和两个全连接层来计算每个通道的权重系数,然后将权重系数应用于通道特征映射中。
4. Selective Kernel Networks (SKNet):SKNet使用一个多分支卷积层来学习每个通道的权重系数,每个分支使用不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征。然后,使用一个门控机制来选择最优的卷积核。
这些只使用通道注意力的机制都可以有效地提高卷积神经网络在通道维度上的表达能力,从而提高模型的性能。
相关问题
只使用空间注意力的有哪些
只使用空间注意力的注意力机制有以下几种:
1. Spatial Attention Module(SAM):SAM使用一个全局最大池化层来计算每个空间位置的权重系数,然后将权重系数应用于空间特征映射中,以增强有用的特征。
2. Convolutional Block Attention Module(CBAM):CBAM同时使用通道注意力机制和空间注意力机制,通过在通道和空间维度上进行注意力计算来增强特征表示能力。其中,空间注意力机制主要考虑不同空间位置之间的信息交互。
3. Non-local Neural Networks(NLNet):NLNet将注意力机制应用于非局部特征,通过对所有位置之间的相似性进行计算,来计算每个位置的权重系数,从而增强特征表示能力。
这些只使用空间注意力的机制都可以有效地提高卷积神经网络在空间维度上的表达能力,从而提高模型的性能。
同时使用通道和空间的注意力机制有哪些
同时使用通道和空间的注意力机制有以下几种:
1. Convolutional Block Attention Module(CBAM):CBAM是一种同时结合了通道注意力机制和空间注意力机制的注意力机制。它通过先对通道特征和空间特征进行分别的注意力计算,然后将它们结合起来,从而提高卷积神经网络的表达能力。
2. Dual Attention Network(DANet):DANet使用两个并行的注意力模块,分别用于通道和空间注意力计算。通道注意力模块用于增强通道特征的表达能力,空间注意力模块用于增强空间特征的表达能力。最后将两个模块的输出进行加权融合,得到最终的特征表示。
3. Spatial Channel-wise Attention Networks(SCANet):SCANet使用一个空间注意力模块和一个通道注意力模块,分别对空间和通道进行注意力计算,然后将它们结合起来。其中,空间注意力模块主要考虑不同空间位置之间的信息交互,通道注意力模块主要考虑不同通道之间的信息交互。
这些同时使用通道和空间的注意力机制都可以有效地提高卷积神经网络在空间和通道维度上的表达能力,从而提高模型的性能。