Googlenet中加入CBAM
时间: 2024-04-27 18:10:40 浏览: 8
CBAM (Convolutional Block Attention Module)是一种网络模块,可以增强卷积神经网络中的空间和通道注意力。如果将CBAM集成到GoogLeNet中,可以进一步提高GoogLeNet的性能。具体来说,可以在GoogLeNet的每个inception module中添加CBAM模块,以增强模型的注意力机制,提高其分类准确率和泛化能力。
相关问题
googlenet中加入cbam后结构图是怎样的
GoogleNet(Inception-v1)中没有使用CBAM模块,因为CBAM模块是在2018年提出的,而GoogleNet是2014年提出的。
但是,如果在GoogleNet中加入CBAM模块,那么结构图将如下所示:
```
Input
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|-------[Inception Module]-------|
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| |-----[CBAM Module]-----| |
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| |-----[Convolution]-----| |
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| |-----[Convolution]-----| |
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| |-----[CBAM Module]-----| |
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| |-----[Convolution]-----| |
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| |-----[Convolution]-----| |
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| |-----[CBAM Module]-----| |
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| |-----[Convolution]-----| |
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| |-----[Convolution]-----| |
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|-------[Inception Module]-------|
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|-------[Inception Module]-------|
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|-------[Global Average Pooling]--|
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|-------[Fully Connected]--------|
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Output
```
在这里,我们在每个Inception模块的卷积层后加入了CBAM模块。对于每个CBAM模块,我们在其输入上执行一个全局最大池化操作,然后将其结果馈送到两个全连接层中,其中一个层用于计算通道注意力,另一个层用于计算空间注意力。最后,我们将通道和空间注意力相乘,将其与输入特征图相乘,然后将结果馈送到下一个Inception模块。
在Googlenet中加入CBAM,结构图怎么画
要在GoogLeNet中加入CBAM,需要对GoogLeNet进行修改,具体的结构图如下所示:
```
Input
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|-----[Inception (3x3)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Inception (5x5)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Inception (1x1)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Max Pooling (3x3)]
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| |-----[CBAM Module]
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|-----[Inception (3x3)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Inception (5x5)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Inception (1x1)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Max Pooling (3x3)]
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| |-----[CBAM Module]
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|-----[Inception (3x3)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Inception (5x5)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Inception (1x1)]
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| |-----[CBAM Module]
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| |-----[Max Pooling (3x3)]
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| |-----[CBAM Module]
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|-----[Global Average Pooling]
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|-----[Fully Connected]
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|-----[Output]
```
在这个结构图中,每个Inception模块后面都添加了一个CBAM模块,以增强模型的特征表示能力和泛化能力。具体地,CBAM模块可以在通道维度和空间维度上进行特征的重要性评估和特征的重新缩放。这样,就可以更好地捕捉到图像中的重要特征,从而提高GoogLeNet的性能。