এই নিবন্ধটি CBAM (কনভোলিউশনাল ব্লক অটেনশন মডিউল) পেপারের পর্যালোচনা এবং বাস্তবায়ন Woo et al. [1] দ্বারা করা হয়েছে। এটি ২০১৮ সালে প্রকাশিত হয়েছিল, CBAM ডবল অটেনশন মেকানিজমের মাধ্যমে CNN ফিচার গুণমান উন্নত করে, যা ২০২০ সালে প্রবর্তিত ভিশন ট্রান্সফর্মার (ViT) এর আগে। এর হালকা ডিজাইনের কারণে এটি এখনও প্রাসঙ্গিক, যা কম শক্তি ব্যবহারকারী স্থাপনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

CBAM SENet (স্কুইজ-এন্ড-এক্সাইটেশন নেটওয়ার্ক)কে উন্নত করে, যেখানে স্পেশিয়াল অটেনশন যোগ করা হয়েছে। যখন SENet শুধুমাত্র চ্যানেল জুড়ে অটেনশন প্রয়োগ করে, CBAM দুটি উপ-মডিউল পেশ করে: চ্যানেল অটেনশন মডিউল (CAM) এবং স্পেশিয়াল অটেনশন মডিউল (SAM)। CAM গ্লোবাল এভারেজ-পুলিং এবং গ্লোবাল ম্যাক্স-পুলিং উভয়ই ব্যবহার করে, তারপর একটি শেয়ার্ড MLP যা একটি রिडকশন অনুপাত সহ, চ্যানেল ওজন তৈরি করতে। SAM চ্যানেল জুড়ে ম্যাক্স এবং এভারেজ পুলিং প্রয়োগ করে, তারপর একটি কনভোলিউশন লেয়ার দিয়ে স্পেশিয়াল অটেনশন মানচিত্র তৈরি করে।

শোধিত আউটপুট ইনপুট টেনসরের মাত্রা (C×H×W) ধরে রাখে, যাতে কোনো ব্যাকবোন আর্কিটেকচারের সাথে সহজে একীভবিত করা যায়। এই বাস্তবায়ন PyTorch ব্যবহার করে দেখানো হয়েছে, যা কম্পিউটার ভিশন কাজে এই ডবল-অটেনশন মেকানিজম প্রয়োগ করার জন্য একটি ব্যবহারিক গাইড প্রদান করে।

মূল entidades: কোম্পানিগুলো: Towards Data Science | লোকেরা: Woo et al.

সामान्य প্রশ্ন: CBAM SENet থেকে অটেনশন মেকানিজমে কীভাবে ভিন্ন?

CBAM, চ্যানেল অটেনশন মডিউল (CAM) এর পাশে স্পেশিয়াল অটেনশন মডিউল (SAM) যোগ করে SENetকে প্রসারিত করে, যা চ্যানেল-ভিত্তিক ওজন lisäksi পিক্সেল-স্তরের স্পেশিয়াল ওজনও সক্ষম করে।