我想在网络中加入注意力模块，有没有什么办法？
或者说有什么教程可以发一下，都行，我了立即采纳
注意力模块SE或者CBAM如何添加到网络中？
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- 2023-05-13 16:54小馨馨的小翟的博客 这期博客我们来学习一下神秘已久的注意力机制，刚开始接触注意力机制的时候，感觉很有意思，事实上学会之后会发现比想象中的要简单，复杂的注意力机制后续会讲解，这期博客先讲解最常见的三种SE、CBAM、ECA注意力...
- 2025-02-13 14:30倒霉蛋老马的博客 在没有降维的通道全局平均池化之后，ECA使用1D卷积来实现跨通道信息交互，而卷积核的大小 k 则通过函数来自适应计算，k 也可以理解为局部跨通道交互的覆盖范围，即有多少邻居参与了一个通道的注意力预测。...
- 2024-09-03 10:26kimi-222的博客 空间注意力可使神经网络更加关注图像中对分类起决定作用的像素区域而忽略无关紧要的区域，通道注意力则用于处理特征图通道的分配关系，同时对两个维度进行注意力分配增强了注意力机制对模型性能的提升效果。...
- 2025-05-08 21:21心想事“程”的博客 CBAM 作为一种强大而灵活的注意力机制，为卷积神经网络在计算机视觉任务中的性能提升提供了有力支持。通过对通道和空间维度上特征重要性的自适应学习，它让模型能够更加智能地关注关键信息，有效提升了模型的特征...
- 2023-03-29 11:34帅帅帅.的博客 注意力机制模块可以帮助神经网络更好地处理序列数据和图像数据，从而提高模型的性能和精度。
- 2024-08-02 12:39拿下Nahida的博客 提出了一种名为卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）的技术，这是一种简单而有效的注意力机制，可以集成到现有的卷积神经网络（CNN）架构中以提升性能。下面是该技术的一些优点和潜在的...
- 2025-09-09 22:49Atticus-Orion的博客 SE模块和CBAM模块的核心差异在于注意力维度：SE仅关注通道注意力（特征类型），而CBAM同时结合通道和空间注意力（特征类型+位置）。SE模块更轻量高效，适合速度敏感任务；CBAM能精准定位，适用于复杂背景或细节敏感...
- 2022-03-21 22:39调参者的博客 yolov5-6.0/6.1加入SE、CBAM、CA注意力机制（理论及代码）
- 2023-01-04 22:28AI追随者的博客 本文主要是在YOLOv5算法中加入SE、CBAM和CA注意力机制模块，通过实验验证对比，加入CBAM和CA注意力机制后的效果均有所提升
- 2025-12-29 22:22苏盆栽的博客 针对目标检测中小目标识别与特征表达不足的问题，将CBAM注意力模块集成到YOLOv11架构中，通过通道与空间双维度特征重校准，显著提升检测精度，尤其改善小目标和遮挡物体的召回率。结合PyTorch-CUDA容器化镜像，实现...
- 2023-10-13 12:53JOYCE_Leo16的博客 注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择...
- 2025-06-09 23:14xiaohanbao09的博客 CBAM模块是一种轻量级的卷积注意力机制，由通道注意力和空间注意力两部分组成。通道注意力通过全局池化和全连接层学习通道间关系，空间注意力则通过通道维池化和卷积捕捉空间特征分布。二者顺序连接形成CBAM模块，能...
- 2024-12-24 13:54笔杆子_的博客 此时，在绿色长条那部分的神经元个数和我们输入进来的特征层的通道数是一样的，每一个神经元对应一个通道，最后我们将绿色的结果乘上我们输入进来的特征层（最左边的立方体），就完成这个注意力机制的添加了。...
- 2020-11-02 23:40我爱计算机视觉的博客 本文转载自AI公园。作者：Sik-Ho Tsang编译：ronghuaiyang导读使用CBAM加持的MobileNetV1，ResNeXt&ResNet，WRN优于使用SENe...
- QQ67658008的博客 Yolov8改进 C2f中添加注意力机制代码 包括SE、CA、CBAM、MHSA等）的具体实现代码，以及如何将这些模块集成到YOLOv8模型中的示例。
- 2025-01-05 23:22清风AI的博客 CBAM (Convolutional Block Attention Module) 是一种专为卷积神经网络(CNN)设计的注意力机制，
- 2023-10-04 19:40一个小猴子｀的博客 之后对平均池化和最大池化的结果，利用共享的全连接层进行处理，...SE注意力机制只考虑了通道维度上的注意力，无法捕捉空间维度上的注意力，适用于通道数较多的场景，但对于通道数较少的情况可能不如其他注意力机制。
- 2024-04-05 07:53m0_60666921的博客 AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、...
- 2025-12-28 22:54江上鹤.148的博客 # 第一步：实现通道注意力模块（CAM）"""参数说明（小白版）：- in_channels: 输入特征图的通道数（比如ResNet的卷积块输出通道数是64/128等）- reduction_ratio: 压缩系数（默认16，目的是减少MLP的参数量，不用改...
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