前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入CBAM双通道注意力机制，可以让网络更加关注待检测目标，提高检测效果添加方法：
CBAM: Convolutional Block Attention Module本篇文章录用于ECCV2018：CBAM：卷积块注意模块论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf
非官方代码实现：https://github.com/Youngkl0726/Convolutional-Block-Attention-Module/blob/master/
如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类别：class Darknet(nn.Module):
def __init__(self, cfgfile):
super(Darknet, self).__init__()
sel
最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法。在ADCM论文中我们提到它的设计参考了BAM来的，因而找了这篇论文。它主要利用channel和spatial来结合组成一种bottleneck attention module(BAM)的模块，这个模块可以直接插入到神经网络中。主要还是通道注意力与空间注意力结合的方法，当然它并没有ADCM中
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2024-07-04 11:19:34
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一、基础概念扫盲语义分割：计算机视觉中的基础任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别。语义的可解释性：分类类别在真实世界中是有意义的。语义分割的目的：为每个像素预测类别标签。Nonlocal神经网络：非局部操作。使得每个像素可以充分捕获全局信息。注意力机制：模仿生物观察行为的内部过程，将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的极值。自注意力机制：注意力机制的改进，减
注意力机制学习-BAM简介思考步骤代码实验最后 简介2018年BMVC，从通道和空间两方面去解释注意力机制，和CBAM为同一团队打造。论文连接:BAM BAM:Bottleneck Attention Module，顾名思义，瓶颈注意力模块。将模块放在模型的瓶颈处。思考为什么要做混合注意力？ 混合域注意力机制如何混合？为什么？ 因为不同的维度所代表的意义不同，所携带的信息不同。通道注意力机制主要
注意力机制概念在之前学习encoder-decoder模型时，我们了解了模型的原理是，输入source（要翻译的语句），由encoder先将句子编码成隐藏的语义编码C，再输入进decoder中。但是我们看到目标句子Target中每个单词的生成过程如下： f是decoder的非线性变化函数。从这里可以看出，在生成目标句子的单词时，不论生成哪个单词，它们使用的输入句子Source的语义编码C都是一样的
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2024-09-05 13:58:04
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摘要本文提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。在给定中间特征图的情况下，我们的模块沿着通道和空间两个不同的维度顺序地推断关注图，然后将关注图与输入特征图相乘以进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，而开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端的训练。我们通过在ImageNet-1K、MS Coc
在参考文献1中作者给出了多种注意力实现机制, 并指出了 ResCBAM 机制涨点效果最好, 给提供非常详尽的工程
原创
2024-03-05 11:05:44
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目录Transformer提出的背景Transformer 架构Transformer 解析Encoder-Decoder解析Self-AttentionThe Beast With Many Heads位置编码Transformer模块结构Encoder模块Decoder模块总结 之前介绍了通道注意力SENET、空间注意力Spatial Tr
深入理解注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq 这篇文章整理有关注意力机制（Attention Mechanism ）的知识，主要涉及以下几点内容：1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一、注意力机制可以解决什么问题？神经网络中的
You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection目录一、摘要二、结论三、介绍YOLO四、Unified Detection（统一检测）五、Network Design六、训练和推断（1）训练（2）推断七、YOLO的局限性八、文章中的一些表格和图像一、摘要我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法。先前的目标检测工作使用分类器来执行检测。相反
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2024-09-03 14:18:18
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前言其实，关于注意力机制的文章真的有很多，而且写得相当精彩（毕竟过去这么多年了），这篇博文的主要目的在于以一个不同的角度（理论+代码）阐述注意力机制。浅谈首先这件事还要从序列到序列模型（Seq2seq Model）开始说起，最早的序列到序列模型是一个CNN+LSTM。 简单来说就是把CNN把编码端映射成一个固定向量，然后用LSTM一步步解码。 接着一个自然的想法是使用LSTM[1]，因为LSTM的
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2024-03-14 11:10:49
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在(编码器—解码器(seq2seq))里，解码器在各个时间步依赖相同的上下文向量来获取输入序列信息。当编码器为循环神经网络时，上下文向量来⾃它最终时间步的隐藏状态。现在，让我们再次思考那一节提到的翻译例子:输⼊为英语序列“They”“are”“watching”“.”，输出为法语序“Ils”“regardent”“.”。不难想到，解码器在⽣成输出序列中的每一个词时可能只需利用输入序列某一部分的信息
Encoder-Decoder框架：目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下，当然，其实注意力模型可以看作一种通用的思想，本身并不依赖于特定框架，这点需要注意。抽象的文本处理领域的Encoder-Decoder框架：文本处理领域的Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对
Convolutional Block Attention Module
1 Introduction本文提出了卷积块注意模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）， 一个简单而有效的前馈卷积注意力模块神经网络。给定一个中间特征图，本论文的模块设置为沿两个独立的维度按顺序推断注意力图：通道和空间，然后将注意力图与输入特征相乘用于自适应特征细化的映射。
在目标检测中，实时性和精确性的trade-off至关重要，YOLOv3是目前为止在这方面做得比较好的算法。通过高斯分布的特性，改进YOLOv3使得网络能够输出每个检测框的不确定性，从而提升了网络的精度。主要是在yolov3中，bbox的回归没有对边界框概率的评估，因此为bbox的四个坐标值分别拟合一个高斯分布。模型高斯yolov3是yolov3的改进版，它利用高斯分布的特性(也叫正态分布，详见参考
因为这两周准备的考试较多，泛读论文还是有很多费解的地方，这两周考完试后会继续抓紧这方面的学习。【BMVC2018】BAM: Bottleneck Attention Module提出了放置在网络瓶颈处的瓶颈注意模块 (BAM)。模型通过两个分离的路径 channel和spatial, 得到一个Attention Map，实验验证了我们算法的有效性。 【CVPR20
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程1，本文介绍PSA是一种改进的自注意力机制，旨在提升模型的效率和准确性。传
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2024-09-14 14:53:50
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程在计算机视觉领域，注意力机制（Attention Mechanism）已成为提升模型性能的N）中特征图通道（f...
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2024-10-25 17:32:00
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