70种注意力机制之SE、ECA注意力模块—理论讲解、代码讲解、插入方式、模型创新

疯狂卷AI:
70种注意力机制中的SE和ECA注意力模块。SE模块通过全局平均池化和sigmoid函数来计算每个通道的注意力得分,并将它们加权求和作为特征图的输出。ECA模块则通过降维作来减少模型的复杂度,同时保持高效的通道注意力机制。视频中还介绍了SEBlock和ECA的代码实现,并提到了插入方式。作者还表示将整理更多相关论文和代码供大家参考。 注意力机制在计算机视觉和人工智能领域的应用，重点介绍了S1block和ECA的注意力机制。 00:02介绍注意力模块，包括软注意力机制和硬注意力机制。 00:26ECA注意力模块:介绍了ECA注意力模块，括线性注意机制和非线性注意机制。 01:43SEBlock:介绍了SEBlock，包括压缩和激励机制。 关于神经网络结构设计的内容,包括压缩、激励、降维等操作,以及ECA算法的介绍。 05:36Sigmoid模块和ECA模块的操作 08:19二维卷积和ECA模块的操作 08:49ECA模块的交互和去卷积操作 基于邻居的注意力机制,通过卷积操作生成注意力得分,并进行特征值变化。 08:55邻居交互生成特征:介绍如何通过邻居交互生成特征，以及对应的代码实现。 10:54全连接多层感知机:介绍了全连接多层感知机的降维操作和ECA模块的应用。 11:30注意力机制的应用:介绍了注意力机制的应用和70种注意机制，以及如何选择匹配注意机制和关注任务的重点。

----wzy----:
感觉非常有用，希望UP主可以一直做下去！

【回复】谢谢你的支持，如果数据不太差的话，这个系列会继续更新完哦[打call][打call]