「senet和cbam谁更优」

许多人对senet和cbam哪个好这个问题不太了解。下面，小编禹本元为大家详细解释一下不同的特点。

首先，对通道生成掩码mask进行打分，代表的是senet，Channel Attention Module。因此，将CBAM模型代码进行整理，仅需要train.py和test.py这两个文件，可以对图像进行训练和分类。为了更好地学习代码，本文内容分为两部分，第一部分将引用他人博客，简单介绍原理；第二部分则根据实际情况来写。

在之前的文章中，我们介绍了视觉注意力机制的早期作品，包括Non-local、SENet、BAM和CBAM。现在，我们将介绍其他一些成果，例如A2A2Nets、GSoP-Net和GCN。

预训练模型可以通过https://gitee.com/mindspore/models获得。卷积和自注意力是两种强大的表征学习方法，它们通常被认为是两种不同的方法。

研究表明，SENet采用的降维操作会对通道注意力的预测产生负面影响，并且获取依赖。

最后，我们介绍了Non-local网络模块、SENet、SKNet、CBAM等视觉注意力机制在分类网络中的应用，并结合Non-local模块和SENet模块CBAM模块融合，形成GCNet。因此，在使用SENnet和CBAM网络时，WRN优于SENet。本文重点介绍了注意力机制的基本原理和利用飞桨实现注意力机制的基本方法。

总的来说，senet和cbam各有千秋，取决于具体的应用场景。本文给读者提供了一些技术方向和使用建议。

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