在(编码器—解码器(seq2seq))里，解码器在各个时间步依赖相同的上下文向量来获取输入序列信息。当编码器为循环神经网络时，上下文向量来⾃它最终时间步的隐藏状态。现在，让我们再次思考那一节提到的翻译例子:输⼊为英语序列“They”“are”“watching”“.”，输出为法语序“Ils”“regardent”“.”。不难想到，解码器在⽣成输出序列中的每一个词时可能只需利用输入序列某一部分的信息
最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法。在ADCM论文中我们提到它的设计参考了BAM来的，因而找了这篇论文。它主要利用channel和spatial来结合组成一种bottleneck attention module(BAM)的模块，这个模块可以直接插入到神经网络中。主要还是通道注意力与空间注意力结合的方法，当然它并没有ADCM中
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2024-07-04 11:19:34
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摘要本文提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。在给定中间特征图的情况下，我们的模块沿着通道和空间两个不同的维度顺序地推断关注图，然后将关注图与输入特征图相乘以进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，而开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端的训练。我们通过在ImageNet-1K、MS Coc
注意力机制概念在之前学习encoder-decoder模型时，我们了解了模型的原理是，输入source（要翻译的语句），由encoder先将句子编码成隐藏的语义编码C，再输入进decoder中。但是我们看到目标句子Target中每个单词的生成过程如下： f是decoder的非线性变化函数。从这里可以看出，在生成目标句子的单词时，不论生成哪个单词，它们使用的输入句子Source的语义编码C都是一样的
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2024-09-05 13:58:04
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目录Transformer提出的背景Transformer 架构Transformer 解析Encoder-Decoder解析Self-AttentionThe Beast With Many Heads位置编码Transformer模块结构Encoder模块Decoder模块总结 之前介绍了通道注意力SENET、空间注意力Spatial Tr
深入理解注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq 这篇文章整理有关注意力机制（Attention Mechanism ）的知识，主要涉及以下几点内容：1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的？2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一、注意力机制可以解决什么问题？神经网络中的
前言其实，关于注意力机制的文章真的有很多，而且写得相当精彩（毕竟过去这么多年了），这篇博文的主要目的在于以一个不同的角度（理论+代码）阐述注意力机制。浅谈首先这件事还要从序列到序列模型（Seq2seq Model）开始说起，最早的序列到序列模型是一个CNN+LSTM。 简单来说就是把CNN把编码端映射成一个固定向量，然后用LSTM一步步解码。 接着一个自然的想法是使用LSTM[1]，因为LSTM的
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2024-03-14 11:10:49
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一、基础概念扫盲语义分割：计算机视觉中的基础任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别。语义的可解释性：分类类别在真实世界中是有意义的。语义分割的目的：为每个像素预测类别标签。Nonlocal神经网络：非局部操作。使得每个像素可以充分捕获全局信息。注意力机制：模仿生物观察行为的内部过程，将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的极值。自注意力机制：注意力机制的改进，减
因为这两周准备的考试较多，泛读论文还是有很多费解的地方，这两周考完试后会继续抓紧这方面的学习。【BMVC2018】BAM: Bottleneck Attention Module提出了放置在网络瓶颈处的瓶颈注意模块 (BAM)。模型通过两个分离的路径 channel和spatial, 得到一个Attention Map，实验验证了我们算法的有效性。 【CVPR20
Attention Mechanisms in Computer Vision:A SurveyAttention Mechanisms in Computer Vision:A Survey论文 文章将近几年的注意力机制分为：通道注意力、空间注意力、时间注意力和branch注意力，以及两个组合注意力机制：空间通道注意力机制和时间空间注意力机制。Channel attention通道注意力机制讲解
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2024-05-24 23:13:03
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Attention机制 注意机制最早由Bahdanau等人于2014年提出（统计机器翻译中的对齐过程[NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE, Bahdanau D et al. 2014]），该机制存在的目的是为了解决RNN中只支持固定长度输入
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2023-10-18 00:00:09
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导读注意力机制，其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中，注意力机制可以大致分为两大类：强注意力和软注意力。由于强注意力是一种随机的预测，其强调的是动态变化，虽然效果不错，但由于不可微的性质导致其应用很受限制。与之相反的是，软注意力是处处可微的，即能够通过基于梯度下降法的神经网络训练所获得，因此其应
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2023-10-16 20:19:43
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注意力模型(Attention Model，AM)已经成为神经网络中的一个重要概念，并在不同的应用领域进行了充分的研究。这项调查提供了一个结构化和全面的概述关于attention的发展。我们回顾了注意力机制被纳入的不同的神经网络结构，并展示了注意力如何提高神经网络的可解释性。最后，我们讨论了在实际应用中，注意力机制取得的重要影响。我们希望这项调查能够为注意力模型提供一个简明的介绍，并在开发应用方法
今天将分享Unet的改进模型ACUNet，改进模型来自2020年的论文《ACU-NET:A 3D ATTENTION CONTEXT U-NET FOR MULTIPLE SCLEROSIS LESION SEGMENTATION》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。1、ACUNet优点Unet虽然在医疗分割领域获得了成功，但是其无效地使用上下文信息和特征表示，很难在MS病变上
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2023-08-27 20:07:00
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注意力机制是机器学习中嵌入的一个网络结构，主要用来学习输入数据对输出数据贡献；注意力机制在NLP和CV中均有使用，本文从注意力机制的起源和演进开始，并主要介绍注意力机制以及在cv中的各类注意力机制。前言transformer从2020年开始在cv领域通过vision transformer大放异彩过后，让cv和nlp走入大一统成为可能，而后swin transformer,DETR等在目标检测等c
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2024-05-24 21:22:52
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SKNet论文全名为《Selective Kernel Networks》（原文链接：https://arxiv.org/abs/1903.06586），发表在CVPR 2019上。SKNet也是对于SENet的改进，其结合了Inception的思想，空间注意力这一部分就是使用多个不同大小的卷积核进行感知，以适配不同大小的目标，思路和操作都非常直观： 首先将输入的特征图使用3x3和5x5的卷积核卷
正如研发团队所言，“ESA 的成功是站在了巨人的肩膀上”，它不仅体现了当前 AI 技术的进步，更是对未来发展方向的一种探索。在这
如何理解注意力机制深度学习其实就是想学习一个模型可以用于实现 注意力机制的目的就是对所有的输入向量执行简单的线性加权，所以需要训练模型学习最优的权重值 α，但是，实际情况中我们不能简单的学习权重，因为输入的向量的长度是可变的，所以需要求解的权重参数 α 的数目也因此是可变的。此外，对于权重的值，有一个限制，需要进行归一化处理。（也就是α的和应该等于1）。因此，为了得到权重，注意力机制巧妙地使用了k
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2023-12-25 23:12:10
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程在计算机视觉领域，注意力机制（Attention Mechanism）已成为提升模型性能的N）中特征图通道（f...
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2024-10-25 17:32:00
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入CBAM双通道注意力机制，可以让网络更加关注待检测目标，提高检测效果添加方法：
