CBAM-Keras 这是实现。 该存储库还包括，因此您可以在基本的CNN模型，带有CBAM块的基本模型和带有SE块的基本模型之间进行训练和比较。 CBAM：卷积块注意模块 CBAM提出了一个称为“卷积块注意模块”（CBAM）块的体系结构单元，以通过使用注意机制来提高表示能力：关注重要特征并抑制不必要的特征。 该研究可以被认为是的后代和改进。 CBAM_block的图 每个注意子模块图 ImageNet-1K上的分类结果 先决条件 Python 3.x 凯拉斯 准备数据集 该存储库使用数据集。 当您运行训练脚本时，数据集将被自动下载。 （请注意，您不能使用Cifar10数据集运行Inception系列模型，因为当Cifar10为32时，Inception系列模型中可用的最小输入大小为139。因此，请尝试将Inception系列模型与其他数据集一起使用。） CBAM_block和SE_b

海洋生物分类 代码说明 pip-requirements.txt 需要安装的库 convert_dataset.py 整理csv文件格式的数据集 creat_map.py 生成对应的标签映射 train.py 训练主函数 test_one.py 利用训练好的模型预测一张图片 test_all.py 预测整个test文件里的图片 test_tta. py 预测时加入tta，但是实际效果不好，不知道哪里出了问题 sys_gui .py 运行时生成界面，可实现单张图片的读取，以及对单张图片的预测 训练方案 模型方面采用的是efficientnet-b5，在原始b5模型中增加了cbam注意力模块，数据增强方面使用了随机裁切、翻转、auto_augment、随机擦除以及cutmix, 损失函数采用CrossEntropyLabelSmooth，训练策略方面采用了快照集成（snapshot）思想。 第

基于Convolutional Block Attention Module (CBAM)的Multi-Attention模型设计与实现。模型本质上是并行添加了 CBAM 和 DeepMoji 注意力机制，并在最后将它们的特征进行合并。

CBAM注意力机制——pytorch源代码

两篇论文 《CBAM: Convolutional Block Attention Module》2018 ECCV 《BAM: Bottleneck Attention Module》2018 BWVC channel attention 通道注意力 spatial attention 空间注意力

1.数据集：事故车辆和非事故车辆图像共计3800张。 2.代码：CBAM-CNN模型和LeNet模型代码及应用实现代码。

keras实现CBAM注意力机制模块

3D注意事项 Sanghyun Woo, et al. "CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementation of Convolutional Block Attention Module(CBAM) block. As described in https://arxiv.org/abs/1807.06521. """ def __init__ ( self , rati

Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)"