SENet 是2017年的世界冠軍，CBAM 是2018年的分類冠軍，它們都是模型中的注意力機(jī)制。現(xiàn)在任何流行的網(wǎng)絡(luò)都可以嵌入這些模塊。

SENET 模塊：

def SE_moudle(input_xs, reduction_ratio=1): shape = input_xs.get_shape().as_list() se_module = tf.reduce_mean(input_xs, [1,2])#第一個(gè)De

CBAM 是一種輕量的注意力模塊，具有性能優(yōu)異和易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)。以下為 CBAM 的文章目錄：

- 論文通道注意力機(jī)制 (Channel Attention Module) - 空間注意力機(jī)制 (Spatial Attention Module) - CBAM 與 ResNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組合 - 可視化效果圖代表

如上圖所示，在輸入 SE 注意力機(jī)制之前 (左側(cè)圖C)，特征圖的每個(gè)通道的注意力程度都是一樣的；通過(guò) SENet 之后 (右側(cè)彩圖C)，不同顏色代表不同的權(quán)重，使每個(gè)特征通道的重要性得到了區(qū)分。

CBAM 和 SENet 均是非常優(yōu)秀的模塊，它們都可以應(yīng)用到各種網(wǎng)絡(luò)中。以 CoordAtt (CA) 為例，你可以下載 v0 版本后，在主目錄 models 文件下創(chuàng)建一個(gè) yolov5m_CA 的 yaml 文件，然后根據(jù)需要進(jìn)行修改即可。

以上就是關(guān)于 CBAM 和 SENet 哪個(gè)好的詳細(xì)講解，希望對(duì)你有所幫助。

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