CBAM注意力机制工作流程推导
时间: 2023-10-15 08:06:15 浏览: 42
CBAM是一种注意力机制,可以在卷积神经网络中引入空间和通道注意力来提高模型的性能。
CBAM的工作流程如下:
1. 输入数据通过卷积层进行特征提取,得到高维特征图。
2. 空间注意力模块(SAM):对于每个通道,首先通过全局平均池化操作得到一个标量,表示该通道的重要性。
3. 在对这些标量进行归一化处理之后,再将其作为权重对原始特征图进行加权求和,得到加权特征图,其中每个通道的权重不同。
4. 通道注意力模块(CAM):对于每个空间位置,首先将该位置的所有通道的特征向量拼接起来,然后通过全局最大池化操作得到一个标量,表示该位置在所有通道中的重要性。
5. 对这些标量进行归一化处理之后,再将其作为权重对加权特征图进行加权求和,得到最终的注意力特征图。
6. 最后,将注意力特征图送入全连接层进行分类或回归等任务。
总体来说,CBAM通过引入空间和通道注意力机制,使得神经网络在特征提取时更加关注重要的特征,从而提高了神经网络的性能。
相关问题
CBAM注意力机制的数学推导
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于图像分类和目标检测任务的注意力机制。它通过引入通道注意力和空间注意力两个模块,来提高模型对图像特征的建模能力。
CBAM的数学推导如下:
1. 通道注意力模块(Channel Attention Module):
假设输入特征图为X,其尺寸为C×H×W,其中C是通道数,H和W分别是高度和宽度。通道注意力模块的目标是学习一个权重向量,用于对每个通道进行加权。首先,通过全局平均池化操作对输入特征图进行降维,得到一个C维的向量:
A = GlobalAvgPool(X)
其中A的维度为C×1×1。然后,通过两个全连接层将A映射为一个C维的权重向量:
W = FC(ReLU(FC(A)))
其中FC表示全连接层,ReLU表示激活函数。最后,将权重向量W与输入特征图X进行逐通道相乘,得到加权后的特征图:
Y = X ⊗ Sigmoid(W)
其中⊗表示逐元素相乘操作,Sigmoid表示Sigmoid函数。
2. 空间注意力模块(Spatial Attention Module):
假设输入特征图为X,其尺寸为C×H×W。空间注意力模块的目标是学习一个权重矩阵,用于对每个空间位置进行加权。首先,通过两个卷积层将输入特征图X映射为两个特征图:
M = Conv(X)
N = Conv(X)
其中Conv表示卷积操作。然后,将M和N沿着通道维度进行拼接,得到一个2C维的特征图:
Z = Concat(M, N)
其中Concat表示拼接操作。接下来,通过一个卷积层将Z映射为一个C维的权重矩阵:
W = Conv(Z)
最后,将权重矩阵W与输入特征图X进行逐元素相乘,得到加权后的特征图:
Y = X ⊗ Sigmoid(W)
以上就是CBAM注意力机制的数学推导。
YOLOv5在neck添加cbam注意力机制公式推导
在 YOLOv5 的 neck 中添加 CBAM 注意力机制的公式推导如下:
假设输入特征图为 $X \in \mathbb{R}^{C \times H \times W}$,$C$、$H$、$W$ 分别表示通道数、高度和宽度。CBAM 注意力机制包括两个模块:通道注意力和空间注意力。
1. 通道注意力
首先,计算全局平均池化值:
$$\mathbf{a}_c = \frac{1}{H \times W} \sum_{i=1}^{H} \sum_{j=1}^{W} X_{c, i, j}$$
其中 $\mathbf{a}_c \in \mathbb{R}^C$ 表示通道 $c$ 的全局平均池化值。
接着,对全局平均池化值进行两层全连接层:
$$ \mathbf{z} = \mathrm{ReLU}(\mathbf{W}_2\delta(\mathbf{W}_1\mathbf{a})) $$
其中,$\mathbf{W}_1 \in \mathbb{R}^{C' \times C}$,$\mathbf{W}_2 \in \mathbb{R}^{C \times C'}$,$\delta$ 表示批归一化,ReLU 表示激活函数。
最后,对每个通道进行缩放,得到通道注意力的权重 $\mathbf{s} \in \mathbb{R}^C$:
$$\mathbf{s}_c = \frac{1}{Z} \mathbf{z}_c$$
其中,$Z = \sum_{c=1}^{C} \mathbf{z}_c$。
2. 空间注意力
对于每个通道 $c$,我们可以将其空间特征图视为一个向量 $\mathbf{x}_c \in \mathbb{R}^{H \times W}$,然后计算其对应的空间注意力权重 $\mathbf{r}_c \in \mathbb{R}^{H \times W}$:
$$ \mathbf{r}_c = \mathrm{softmax}(f(\mathbf{x}_c)) $$
其中,$f$ 表示一个卷积层和一个 sigmoid 激活函数,用于学习权重。$\mathrm{softmax}$ 表示对每个位置进行 softmax 归一化。
最后,将通道注意力权重和空间注意力权重相乘,得到最终的注意力权重 $\mathbf{w}_c \in \mathbb{R}^{H \times W}$:
$$\mathbf{w}_c = \mathbf{s}_c \odot \mathbf{r}_c$$
其中,$\odot$ 表示逐元素相乘。最终的特征图为:
$$Y_{c, i, j} = X_{c, i, j} \cdot \mathbf{w}_{c, i, j}$$
这样,我们就完成了 CBAM 注意力机制的推导。
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