Attention使得运算聚焦于特定区域，也可以使得该部分区域的特征得到增强。 ‘very deep’的网络结构结合残差连接（Residual Network）在图像分类等任务中表现出了极好的性能。 因此结合attention和residual，突出残差注意力网络。https://www.jianshu.com/p/490f7d5a56ba 网络是在原有的ResNet网络的基础上，添加了一些新的
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2024-05-08 16:16:07
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目录前言非常非常基础的知识键值对（Key-Value）注意力Q K V矩阵的意义结语前言因工作需要，不得不再次将Transformer从尘封的记忆中取出。半年前学Transformer的时候只觉得模型好复杂，步骤好复杂，论文读完，想了好几天，感觉还是没有完全搞明白，仅仅是记住了一些专有名词，除了用于吹牛逼其余一无是处，因为内部的机理完全不明白，所以这些名词啊、公式啊转眼就忘。Self-attent
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2024-07-31 16:19:56
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前言SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，即，通道维度上的注意力机制。SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进，SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017赢得第一名。论文下载链接：
https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2
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2024-09-06 00:02:47
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发表位置： CVPR 发表时间： 2018摘要作者提出了一种通过堆积Residual attention network，该网络可通过堆积多个attention module构成, 在该网络结中, attention-aware feature随着网络深度的变化而自适应改变，在attention module内部自底向上、自顶向上的前馈结构，将前馈和反馈注意力过程展开为单个前馈过程。背景先前的文献
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2024-04-17 14:02:31
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Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design论文：https://arxiv.org/abs/2103.02907代码链接（刚刚开源）：https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention本文提出Coordinate Attention，CA，可以插入到Mobile Network中，可以使
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2024-07-12 08:14:01
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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，方法和参数初始化部分。文中提出RADC-Net(residual attention based dense connected convolutional neural network)，网络中由三种结构组成，密集连接结构(dense connection structure)、残差注意力块(r
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2024-04-25 16:59:55
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1. 注意力机制介绍注意力机制本质上是一种资源分配机制，它可以根据关注目标的重要性程度改变资源分配方式，使资源更多的向attention的对象倾斜。在卷积神经网络中，注意力机制所要分配的资源就是权重参数。在模型训练过程中对于attention的对象分配更多的权重参数，能够提高对于attention对象的特征提取能力。在目标检测任务中添加注意力机制，可以提高模型的表征能力，有效减少无效目标的千扰，提
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2024-09-21 22:59:38
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作者丨AdamLau@知乎导读本文配合相关的论文，讲述了多种CV注意力机制（Non-local Neural Networks、Squeeze-and-Excitation Networks、CBAM、DANet）的概念、特点以及相关实验。CV注意力机制Non-local ~ SE ~ CcNet ~ GC-Net ~ Gate ~ CBAM ~ Dual Attention ~ Spatial
文章目录自注意力和位置编码1 - 自注意力2 - 比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力3 - 位置编码绝对位置信息相对位置信息4 - 小结 自注意力和位置编码在深度学习中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化后，以便同一组词元同时充当查询、键和值。具体来说，每个查询都会关注所有的键-值对并生成一个
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2024-03-31 16:06:18
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目录前言论文注意力机制Squeeze-and-Excitation (SE) 模块第一步Squeeze(Fsq)第二步excitation(Fex)SE注意力机制应用于inception和ResNet前言 在深度学习领域，CNN分类网络的发展对其它计算机视觉任务如目标检测和语义分割都起到至关重要的作用，因
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2024-03-15 10:00:50
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from IPython.display import Image
%matplotlib inline6.5使用Tensorflow构建字符级别(character-level) 语言模型在我们现在将要构建的模型中，输入是一个文本文档，我们的目标是开发一个能够生成与输入文档样式相似的新文本的模型。这种输入的例子是使用特定编程语言的书籍或计算机程序。在字符级语言建模中，输入被分解为一系列字符，这些
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2024-06-19 19:15:31
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需要了解的相关知识：注意力机制阐述：注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区
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2024-09-21 09:04:13
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注意力机制1 SENet2 ECANet3 CBAM3.1 通道注意力3.2 空间注意力3.3 CBAM4 展示网络层具体信息5 SKNet6 scSE7 Non-Local Net8 GCNet9 ASFF10 注意力机制后期学习到再持续更新！！ 2023.3.2新增SKNet代码 2023.3.10 新增 scSE代码 2023.3.11 新增 Non-Local Net 非局部神经网络 2
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2024-09-03 11:08:16
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1。 序言首先，我是看这两篇文章的。但是，他们一个写的很笼统，一个是根据Encoder-Decoder和Query(key,value)。第二个讲的太深奥了，绕来绕去，看了两天才知道他的想法。 这个是讲的很笼统的 这个是讲的太深奥的。本文 的一些基础知识还是基于第二个博客展开。但是我通过两张图可以直接让你明白attention和LSTM在一起的组合。2. Attention+LSTM2.1 A
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2024-06-16 17:19:48
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科普知识ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）是机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。 ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400万张全尺寸的有标记图片。ILSVRC比赛会每年从ImageNet数据集中抽出部分样本，以
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2024-08-21 09:30:21
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ResNeStAbstract作者提出了一个新的模块，Split-Attention block分离注意力模块，能够跨特征图组使用注意力。像ResNet那种方式堆叠Split-Attention block得到的ResNet变体叫ResNeSt。作者将DeeplabV3中的backbone换成了ResNeSt，在ADE20K上的mIoU从42.1%提到了45.1%。1 Introduction前两
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2024-03-16 07:39:26
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论文阅读笔记 - Residual Attention Network for Img Classification摘要简介堆叠的网络结构注意力残差学习研究现状重点 attention module代码实现 摘要文章中提出了残差注意力网络，将注意力机制结合到残差网络当中。残差注意力网络通过堆叠注意力模块来组成，这些注意力模块可以产生注意力敏感的特征。来自不同模块的具有注意力敏感的特征可以自适应地
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2024-05-14 13:25:34
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简介SENet是由 Momenta 和 牛津大学 的 胡杰等人 提出的一种新的网络结构，目标是通过显式的建模 卷积特征通道 之间的 相互依赖关系 来提高网络的表示能力。在2017年最后一届 ImageNet 比赛 classification 任务上获得 第一名。SENet网络的创新点在于关注channel之间的关系，希望模型可以自动学习到不同channel特征的重要程度。为此，SEN
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2024-04-03 10:35:08
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最近一直状态不好，从什么时候开始的呢，自己也忘啦，积极的调整和永远的相信自己可以~废话不多说一、源码中给出的resnet50_fpn_backbone，解析1.backbone的body层，也就是resnet层提取的输出 Resnet中的基本组成单元residual结构，分为左右两种，50用的是后面一种bottleneck结构50 101 152的区别其实就是每组layer里面bottl
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2024-04-15 15:06:24
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总体来看，Transformer这个模型架构还是遵循着Encoder-Decoder的格式。此外，Transformer由注意力机制模块组成，因此在学习Transformer之前有必要对注意力机制有个了解(点这里)。参考文档： ①Transformer模型的PyTorch实现 ②Transformer 模型详解 ③Transformer原理解读 ③《Attention is All You Nee
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2024-08-20 20:55:44
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