Googlenet中加入CBAM

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是一种经典的卷积神经网络架构，它主要由Inception模块组成。CBAM是一种注意力机制，可以应用于卷积神经网络中，以提高网络的性能。

加入CBAM后的GoogleNet结构图如下：

Input
|
|--Convolution (64 filters, 7x7, stride=2, padding=3)
|--Batch Normalization
|--ReLU
|--Max Pooling (3x3, stride=2, padding=1)

|--Convolution (64 filters, 1x1, stride=1)
|--Batch Normalization
|--ReLU
|--Convolution (192 filters, 3x3, stride=1, padding=1)
|--Batch Normalization
|--ReLU
|--Max Pooling (3x3, stride=2, padding=1)

|--Inception Module (256 filters)
|--Inception Module (480 filters)
|--Max Pooling (3x3, stride=2, padding=1)

|--Inception Module (512 filters)
|--Inception Module (512 filters)
|--Inception Module (512 filters)
|--Inception Module (528 filters)
|--Inception Module (832 filters)
|--Max Pooling (3x3, stride=2, padding=1)

|--Inception Module (832 filters)
|--Inception Module (1024 filters)

|--Global Average Pooling
|--Fully Connected (1000 classes)

|--CBAM Module (applied to intermediate features)

Output

在这个结构图中，CBAM模块被应用于GoogleNet中间特征图的输出，以提高网络的性能。

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
|
|-----[Inception (3x3)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Inception (5x5)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Inception (1x1)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Max Pooling (3x3)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|
|-----[Inception (3x3)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Inception (5x5)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Inception (1x1)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Max Pooling (3x3)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|
|-----[Inception (3x3)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Inception (5x5)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Inception (1x1)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|        |
|        |-----[Max Pooling (3x3)]
|        |
|        |-----[CBAM Module]
|
|-----[Global Average Pooling]
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|-----[Fully Connected]
|
|-----[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。