《表3 c3残差单元加入不同注意力机制的实验结果》
注:表中加粗数据为最优值。
(1)不同注意力机制的实验结果。为了对比c3残差单元加入不同注意力机制对目标分类任务的提升情况,在ResNet18、ResNet50和ResNet101的c3残差单元中加入非局部神经网络、简化的非局部神经网络、通道压缩和空间激励块、压缩激励块和具有全局特征的空间注意力机制,实验结果如表3所示。相比没有添加注意力机制的网络,分析可知:在ResNet18中加入具有全局特征的空间注意力机制效果最佳,有提升效果的注意力机制包括通道压缩和空间激励块、压缩激励块和具有全局特征的空间注意力机制;ResNet50中加入具有全局特征的空间注意力机制效果最佳,有提升效果的注意力机制包括非局部神经网络、简化的非局部神经网络、通道压缩和空间激励块和具有全局特征的空间注意力机制;ResNet101中加入具有全局特征的空间注意力机制效果最佳,有提升效果的注意力机制包括压缩激励块和具有全局特征的空间注意力机制;c3残差单元加入具有全局特征的空间注意力机制后,ResNet18、ResNet50和ResNet101的T1分别提升了0.484%、0.043%和0.173%。T5等于1。
图表编号 | XD00210422900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.11.10 |
作者 | 张连超、乔瑞萍、党祺玮、翟沛源、孙红帅 |
绘制单位 | 西安交通大学信息与通信工程学院、西安交通大学信息与通信工程学院、西安交通大学信息与通信工程学院、西安交通大学信息与通信工程学院、西安交通大学信息与通信工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |