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：2024-05-29 11:59:48
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)