cbam注意力机制的作用,注意力机制 nlp
注意力机制BAM和CBAM详细解析(附代码)
1、CBAM（Convolutional Block Attention Module）详细解析及代码CBAM简介 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种轻量级的注意力模块，可以无缝集成到任何CNN架构中。它通过沿空间和通道两个维度推断注意力权重，并与原特征图相乘来自适应调整特征。
2、CBAM概述CBAM模块可以嵌入到任何CNN网络中，通过稍微增加计算量和参数量，显著提升模型性能。它结合了通道注意力和空间注意力，使得网络能够更加关注输入特征图中的关键信息，从而提高模型的准确性和鲁棒性。通道注意力模块通道注意力模块关注输入特征图中不同通道的重要性。
3、CBAM：卷积注意力机制模块 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。该模块通过沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，并将这些注意力图与输入特征图相乘，以实现自适应特征优化。CBAM模块的整体结构 CBAM模块的整体结构相对简洁。
4、工作原理：通常与通道注意力结合使用，如CBAM模块。空间注意力通过最大池化、平均池化和卷积层学习位置权重，从而确定每个位置的重要性。应用：在图像识别和目标检测等任务中，空间注意力有助于模型更准确地定位关键区域。代码示例：PyTorch中空间注意力模块和CBAM模块的类定义。
5、CBAM提取特征空间注意力的方式与通道注意力模块类似，空间注意力以通道为单位进行最大和平均池化，并将两者的结果进行concat，之后再通过一个卷积降成1xw*h的特征图空间权重，再将该权重与输入特征进行点积，从而实现空间注意力机制。
【CV中的Attention机制】简单而有效的CBAM模块
CV中的Attention机制中的CBAM模块是一个结合了通道注意力和空间注意力的模块，用于增强模型的表示能力。以下是关于CBAM模块的详细解CBAM模块概述：提出时间：2018年。影响力：至今在CV领域具有深远影响，被广泛应用于多个领域。核心功能：结合通道注意力和空间注意力，提升模型的表示能力。
CBAM模块在目标检测任务中的应用，如在MSCOCO数据集上使用ResNet50、ResNet101作为backbone和Faster RCNN作为检测器进行测试。在VOC2007数据集中使用StairNet进行测试。CBAM模块通过对信息进行精细化分配和处理，被认为在backbone分类器之前添加能显著提升模型性能。
CBAM：卷积注意力机制模块 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。该模块通过沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，并将这些注意力图与输入特征图相乘，以实现自适应特征优化。CBAM模块的整体结构 CBAM模块的整体结构相对简洁。
CBAM模块，全称为卷积块注意力机制，主要由通道注意力和空间注意力两部分组成。通道注意力首先处理，它基于特征图的宽、高进行全局平均池化和全局最大池化，生成通道注意力权重，通过Sigmoid函数归一化后，逐通道加权原始输入特征图，实现通道注意力对特征图的重新标定。
Attention机制： 核心思想：从关注全部信息转变为关注重点信息。这类似于人类观察图片时，通常会聚焦于关键区域，而不是注意到所有细节。 实现方式：在CV中，Attention机制通过计算注意力分布来实现，例如SENet和CBAM等模型。这些模型关注通道或空间特征，以突出显示不同通道或空间位置的重要性。
结合上述模块，CBAM（Convolutional Block Attention Module）将空间注意力与通道注意力结合起来，通过在spatial和channel维度上利用自我注意力思想建立全局上下文关系，提高了模型的注意力分配能力。
YOLOX改进之一:添加CBAM、SE、ECA注意力机制
1、CBAM可以灵活地融入YOLOX网络的任意部分，通常选择在卷积层中集成。实现步骤：确定注意力模块的插入位置。在darknet.py中构建CBAM模块，以适应YOLOX的结构。修改yolo_pafpn.py，注册这个新的CBAM模块。
2、首先，确定注意力模块的插入位置，CBAM作为即插即用模块，可以灵活地融入YOLOX网络的任意部分，这里我们选择在卷积层中集成。在darknet.py中，我们需要构建CBAM模块，以适应YOLOX的结构。接着，我们对yolo_pafpn.py进行修改，注册这个新的CBAM模块。
3、CBAM注意力机制添加： 网络层位置：在YOLO结构的第四层网络中加入了CBAM注意力机制。 学习与实现：本周深入学习了CBAM注意力机制的原理及代码实现方法，并成功将其应用于网络模型中。 模型验证：分别利用CBAM注意力机制和SEAttention注意力机制对数据集进行了训练，并对生成的模型进行了验证。
常用的注意力机制
通过softmax函数将注意力得分转换为注意力系数$alpha_{ij}$，表示每个邻居节点的权重。具体公式为：$alpha_{ij}=softmax（e_{ij}）=frac{exp（e_{ij}）}{sum_{k in N_i} exp（e_{ik}）}$。点乘型注意力机制：点乘型注意力机制通常用于Transformer等模型中，但在GAT中并不常见。
注意力机制8种高效涨点魔改方法汇总：广义概率注意力机制 主要发现：通过允许负的注意力分数和双重注意力矩阵，解决了Transformer模型中的秩崩溃和梯度消失问题。这种方法不仅提升了模型的性能，还增强了模型的稳定性。
选择性注意力的神经机制：选择性注意力像是大脑的过滤器，涉及顶叶和额叶区域的协作。顶叶负责对信息进行初步筛选和整合，而额叶则进一步控制注意力焦点，决定我们关注什么、忽略什么。当我们集中选择性注意力时，这些区域的神经元会同步放电，形成一个高效的信息处理网络，从而实现有效的认知加工和行为表现。
自注意力机制（self-attention）详细介绍 自注意力机制是一种在深度学习中广泛应用的技术，特别是在自然语言处理（NLP）领域。它允许模型在处理输入序列时，能够动态地关注序列中的不同部分，从而捕捉到更丰富的上下文信息。
通俗易懂的MultiHeadAttention MultiHeadAttention，即多头注意力机制，是深度学习领域中一种强大的注意力模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等任务中。下面，我们将从结构概览、数学结构、为什么用多个Attention头、MultiHeadAttention的优点以及应用场景等方面，以通俗易懂的方式解释这一机制。
CABM:卷积块注意力模块和GAM:不计成本提高精度
1、在空间注意力子模块中，为了集中于空间信息，采用了两个卷积层进行空间信息融合，并采用了相同的减少比率r，与BAM保持一致。同时，为了防止参数量的显著增加，GAM在ResNet50中采用了信道shuffle的群卷积结构。
2、从上表可以看出：（1）在baseline模型中加入attention aggregation module提高了04%的识别准确率（2）在baseline模型上增加了一个逆解码方向的解码分支进行相互学习，实现 63% 的精度增长 （3） 而ABM 的结果表明，这两个模块同时使用会产生累积效应，提高了模型的整体精度。
