許多人對(duì)senet和cbam哪個(gè)好這個(gè)問(wèn)題不太了解。下面，小編禹本元為大家詳細(xì)解釋一下不同的特點(diǎn)。

首先，對(duì)通道生成掩碼mask進(jìn)行打分，代表的是senet，Channel Attention Module。因此，將CBAM模型代碼進(jìn)行整理，僅需要train.py和test.py這兩個(gè)文件，可以對(duì)圖像進(jìn)行訓(xùn)練和分類。為了更好地學(xué)習(xí)代碼，本文內(nèi)容分為兩部分，第一部分將引用他人博客，簡(jiǎn)單介紹原理；第二部分則根據(jù)實(shí)際情況來(lái)寫(xiě)。

在之前的文章中，我們介紹了視覺(jué)注意力機(jī)制的早期作品，包括Non-local、SENet、BAM和CBAM?，F(xiàn)在，我們將介紹其他一些成果，例如A2A2Nets、GSoP-Net和GCN。

預(yù)訓(xùn)練模型可以通過(guò)https://gitee.com/mindspore/models獲得。卷積和自注意力是兩種強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)方法，它們通常被認(rèn)為是兩種不同的方法。

研究表明，SENet采用的降維操作會(huì)對(duì)通道注意力的預(yù)測(cè)產(chǎn)生負(fù)面影響，并且獲取依賴。

最后，我們介紹了Non-local網(wǎng)絡(luò)模塊、SENet、SKNet、CBAM等視覺(jué)注意力機(jī)制在分類網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，并結(jié)合Non-local模塊和SENet模塊CBAM模塊融合，形成GCNet。因此，在使用SENnet和CBAM網(wǎng)絡(luò)時(shí)，WRN優(yōu)于SENet。本文重點(diǎn)介紹了注意力機(jī)制的基本原理和利用飛槳實(shí)現(xiàn)注意力機(jī)制的基本方法。

總的來(lái)說(shuō)，senet和cbam各有千秋，取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景。本文給讀者提供了一些技術(shù)方向和使用建議。

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