【文件属性】:
文件名称:CBAM.PyTorch:论文非官方工具:CBAM
文件大小:66KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-09 18:13:08
Python
CBAM.PyTorch
论文:CBAM的非官方实现者:卷积块注意模块
介绍
这些代码是用于纸张的重新实现版本:CBAM:卷积块注意模块
Woo S,Park J,Lee JY等。 CBAM:卷积块注意模块
结构
CBAM概述。 该模块具有两个连续的子模块:通道和空间。 中间特征图通过我们的模块(CBAM)在深度网络的每个卷积块上进行自适应调整。
要求
Python3
PyTorch 0.4.1
tensorboardX(可选)
火炬网
预训练模型(可选)
结果
我们仅在ImageNet-1K中测试了四个模型,训练集和验证集都缩放到256(最小边),仅使用Mirror和RandomResizeCrop作为训练数据扩充,在验证过程中,我们使用中心裁剪获得224x224补丁。
ImageNet-1K
楷模
验证(Top-1)
验证(前5名)
ResNet50
74.26
91
【文件预览】:
CBAM.PyTorch-master
----train.sh(81B)
----model()
--------resnet_cbam.py(9KB)
----test.py(9KB)
----train.py(5KB)
----trainer()
--------trainer.py(6KB)
----imgs()
--------01.png(59KB)
----data_loader()
--------ImageNet_datasets.py(2KB)
----README.md(1KB)
----utils()
--------logger.py(1KB)