CA和ECA通道注意力机制
时间: 2024-05-27 20:09:09 浏览: 21
CA和ECA都是通道注意力机制,用于增强模型对通道之间关系的建模能力。
CA(Channel Attention)通道注意力机制主要通过计算通道之间的相似度来确定不同通道之间的权重,然后将不同通道的特征进行加权求和。具体地,对于输入的特征矩阵 $X\in R^{C\times H\times W}$,CA通道注意力机制的计算过程如下:
1. 计算不同通道之间的相似度:首先将输入特征矩阵 $X$ 沿着 $H$ 和 $W$ 两个维度进行平均池化,得到一个大小为 $C\times 1 \times 1$ 的矩阵 $f(X)$。然后将 $f(X)$ 分别与一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的可学习权重张量 $W_1$ 和 $1\times 1 \times C \times 1$ 的可学习权重张量 $W_2$ 进行卷积操作,得到两个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的矩阵 $W_1 f(X)$ 和 $W_2 f(X)$。最后将它们相加,再通过一个激活函数(如Sigmoid)得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A$,表示不同通道之间的相似度。
2. 加权求和:将输入特征矩阵 $X$ 和权重矩阵 $A$ 进行相乘,并沿着通道维度进行求和,得到一个大小为 $1\times 1 \times H \times W$ 的特征矩阵 $Y$,表示经过通道注意力机制加权后的特征。
ECA(Efficient Channel Attention)通道注意力机制是对CA的改进,主要考虑到在计算通道相似度时,同时考虑全局和局部信息可以提高模型性能。具体地,ECA通道注意力机制的计算过程如下:
1. 计算全局信息:首先将输入特征矩阵 $X$ 沿着 $H$ 和 $W$ 两个维度进行平均池化,得到一个大小为 $C\times 1 \times 1$ 的矩阵 $f(X)$。然后将 $f(X)$ 分别与一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的可学习权重张量 $W_1$ 和 $1\times 1 \times C \times 1$ 的可学习权重张量 $W_2$ 进行卷积操作,得到两个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的矩阵 $W_1 f(X)$ 和 $W_2 f(X)$。最后将它们相加,再通过一个激活函数(如Sigmoid)得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A_g$,表示全局信息。
2. 计算局部信息:为了考虑局部信息,可以使用一维卷积操作对输入特征矩阵 $X$ 沿着通道维度进行卷积,得到一个大小为 $C\times H \times W$ 的特征矩阵 $X'$。然后将 $X'$ 沿着 $H$ 和 $W$ 两个维度分别进行最大池化和平均池化,并将两个池化结果拼接成一个大小为 $C\times 2 \times 1 \times 1$ 的矩阵 $f(X')$。然后将 $f(X')$ 分别与一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的可学习权重张量 $W_3$ 和 $1\times 1 \times C \times 1$ 的可学习权重张量 $W_4$ 进行卷积操作,得到两个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的矩阵 $W_3 f(X')$ 和 $W_4 f(X')$。最后将它们相加,再通过一个激活函数(如Sigmoid)得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A_l$,表示局部信息。
3. 组合全局和局部信息:将全局信息权重矩阵 $A_g$ 和局部信息权重矩阵 $A_l$ 相加,并进行归一化,得到一个大小为 $1\times C \times 1 \times 1$ 的权重矩阵 $A$,表示全局和局部信息的组合。然后将输入特征矩阵 $X$ 和权重矩阵 $A$ 进行相乘,并沿着通道维度进行求和,得到一个大小为 $1\times 1 \times H \times W$ 的特征矩阵 $Y$,表示经过ECA通道注意力机制加权后的特征。
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