Que signifie "CBAM"?
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CBAM signifie Convolutional Block Attention Module. C'est un outil utilisé dans les modèles d'apprentissage profond pour améliorer leurs performances, surtout dans des tâches comme la classification d'images.
Comment ça marche
CBAM fonctionne en se concentrant sur les parties importantes d'une image. Il se penche sur deux aspects : où prêter attention dans l'image et quelles caractéristiques sont les plus pertinentes. Ce processus aide le modèle à prendre de meilleures décisions en fonction des images qu'il analyse.
Avantages d'utiliser CBAM
En utilisant CBAM, les modèles peuvent devenir plus précis. C'est parce que CBAM aide le modèle à apprendre quelles parties de l'image comptent le plus, lui permettant de mieux faire la distinction entre différentes catégories, comme des conditions saines et malsaines dans des images médicales.
Applications de CBAM
CBAM est souvent utilisé dans des domaines médicaux, comme l'ophtalmologie et la gynécologie, où une analyse d'image soignée est cruciale. Ça aide les médecins à mieux évaluer les risques et à prendre des décisions plus éclairées en fonction des images qu'ils analysent.