【CoordAttention介绍】在轻量级网络上的研究表明，通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升，但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此，新加坡国立大学的提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制，该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中，称为Coordinate Attention（下文也称CA），该论文收录于CVPR2021。不同于通道注意力将输
Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design论文：https://arxiv.org/abs/2103.02907代码链接（刚刚开源）：https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention本文提出Coordinate Attention，CA，可以插入到Mobile Network中，可以使
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2024-07-12 08:14:01
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Paper：https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdfGitHub：https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention小知识我从论文中提取的只言片语。。。 标准卷积本身很难对信道关系建模。 显式地构建通道间的依赖关系可以增加模型对信息通道的敏感性，这些信息通道对最终分类决策的贡献更大。 使用全局平均池还可以帮助模型捕获卷积所缺
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2024-08-11 07:26:23
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注意力机制 CVPR2021 Coordinate Attention || Pytorch代码实现即插即用！一、Coordinate Attention 简介二、使用步骤1.结构图1.pytorch 代码 即插即用！提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：CoordAttention简单灵活且高效，可以插入经典的轻量级网络在几乎不带来额外计算开销的前提下，提升网络的精度。实验表明，CoordA
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2023-10-13 13:10:49
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简介在轻量级网络上的研究表明，通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升，但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此，新加坡国立大学的Qibin Hou等人提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制，该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中，称为coordinate attention（简称CoordAttention，下文也称CA），该论文已被CVPR2021收录。不同于
