03 稠密点云之美 稠密的无人机激光雷达点云具有常规点云的一切属性，点云的标准格式为las、las文件包含的信息曾经在《LAS数据结构介绍》一文中做过介绍。但是笔者认为，高密度的无人机激光雷达点云可以派生出更美的点云，一方面点云本身蕴含的特征有待进一步挖掘，另一方面高密度特征使得点云的真三维特性、单体化特征更加突出。 我们知道，目前商用的机载LiDAR系统的激光器绝大多数使用了单一波长的激光光源，
一、NARF关键点NARF（Normal Aligned Radial Feature）关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的，关键点探测的重要一步是减少特征提取时的搜索空间，把重点放在重要的结构上，对NARF关键点提取过程有以下要求： （1）提取的过程必须将边缘以及物体表面变化信息考虑在内； （2）关键点的位置必须稳定，可以被重复探测到，即使换了不同的视角； （3）关键点所在的位置必须有稳定的
转载
2024-09-28 22:57:01
119阅读
导读视觉注意力机制是人类视觉所特有的一种大脑信号处理机制，而深度学习中的注意力机制正是借鉴了人类视觉的注意力思维方式。一般来说，人类在观察外界环境时会迅速的扫描全景，然后根据大脑信号的处理快速的锁定重点关注的目标区域，最终形成注意力焦点[1]。该机制可以帮助人类在有限的资源下，从大量无关背景区域中筛选出具有重要价值信息的目标区域，帮助人类更加高效的处理视觉信息。 起源注意力机制在计
转载
2024-01-16 21:37:55
109阅读
前言 本文以通俗易懂的方式，介绍注意力机制的系列变形方法。 导读视觉注意力机制是人类视觉所特有的一种大脑信号处理机制，而深度学习中的注意力机制正是借鉴了人类视觉的注意力思维方式。一般来说，人类在观察外界环境时会迅速的扫描全景，然后根据大脑信号的处理快速的锁定重点关注的目标区域，最终形成注意力焦点[1]。该机制可以帮助人类在有限的资源下，从大量无关背景区域中筛选出具有重要价值信息
注意力提示因此，“是否包含自主性提示”将注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来。 在注意力机制的背景下，我们将自主性提示称为查询（query）。 给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚（attention pooling） 将选择引导至感官输入（sensory inputs，例如中间特征表示）。 在注意力机制中，这些感官输入被称为值（value）。 更通俗的解释，每个值都与一个键（key）配对， 这
转载
2024-01-28 01:58:58
139阅读
最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、
转载
2023-12-31 15:18:43
313阅读
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。人类的视觉注意力从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。 图1 人类的视觉注意力视觉注
转载
2024-01-31 10:05:09
121阅读
Task4——注意力机制与Seq2seq模型8.1 注意力机制所谓的注意力机制，其实就是让系统学会注意力-即关注重点信息忽略无关信息。带有注意力机制的系统，不仅可以自主学习注意力，还可以帮助我们更好的理解神经网络。现在，在计算机视觉当中大多数都是通过掩码来生成注意力，掩码本质上是一组新的权重，可以帮助我们找到需要关注的信息。目前主要演化出了两种注意力，一种是软注意力，其重点关注的是区域或通道，这种
转载
2024-08-20 21:45:48
100阅读
1. 硬性注意力机制
在经典注意力机制章节我们使用了一种软性注意力的方式进行Attention机制，它通过注意力分布来加权求和融合各个输入向量。而硬性注意力（Hard Attention）机制则不是采用这种方式，它是根据注意力分布选择输入向量中的一个作为输出。这里有两种选择方式：选择注意力分布中，分数最大的那一项对应的输入向量作为Attention机制的输出。根据注意力分布进行随机采样，采样结果作
转载
2023-12-21 17:10:16
254阅读
文章目录前言导读论文结构学习目标研究背景图卷积Notation归纳式学习空域与频域卷积GAT模型多头注意力机制意义泛读摘要论文结构精读算法模型总览GNN的结构GAT算法算法模型细节一：消息传递机制算法模型细节二：attention机制算法模型细节三：多头注意力机制算法模型细节四：直推式学习和归纳式学习算法模型细节五：GAT算法总结实验结果及分析数据集实验设置实验：节点分类任务结果可视化论文总结代
12分55秒初步印象:目的: 使用q在k中找到v的值总体形式: 里面: 矩阵相乘+归一化+外面: 和向量相乘(解释: 向量的行数应该就是要用注意力分配权重的id数)注意力机制的计算：方式一: 以句子翻译+q,k,v理解:最初的embedding: 文本向量+位置向量矩阵的行数: 字数batch_size: 句子个数 三个需要通过参数学习的矩阵: q,k,v. &
作者@蘑菇先生 目前深度学习中热点之一就是注意力机制（Attention Mechanisms）。Attention源于人类视觉系统，当人类观察外界事物的时候，一般不会把事物当成一个整体去看，往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分，比如我们看到一个人时，往往先Attend到这个人的脸，然后再把不同区域的信息组合起来，形成一个对被观察事物的整体印象。「同理，Attenti
转载
2024-01-11 23:28:47
235阅读
深度学习之注意力机制详解前言一、自注意力机制(self-Attention)二、代码 前言深度学习attention机制是对人类视觉注意力机制的仿生，本质上是一种资源分配机制。生理原理就是人类视觉注意力能够以高分辨率接收于图片上的某个区域，并且以低分辨率感知其周边区域，并且视点能够随着时间而改变。换而言之，就是人眼通过快速扫描全局图像，找到需要关注的目标区域，然后对这个区域分配更多注意，目的在于
转载
2023-09-24 05:46:27
253阅读
一、前提该篇为基于实现LSTM中文情感倾向分析的基础上，为提高情感倾向预测的准确度，而引入的一个注意力机制模块，通过翻阅相关学术文献和其他资料所作的归纳总结。二、注意力机制简介简单来说，注意力机制与人类视觉注意力相似，正如人在看事物一样，会选择重点的对象，而忽略次要对象。近几年来，注意力机制在图片处理领域和自然语言处理领域得到广泛的应用，并展现出显著的效果。注意力机制主要是
转载
2023-10-18 17:20:02
145阅读
注意力是学习的基本条件，当主动去注意事物时，学习才会发生。对于自闭症儿童来说，无论功能高低，他们都普遍存在注意力不集中的问题。低功能自闭儿童，由于注意力缺陷导致训练无法专心，进步缓慢；而大部分高功能自闭儿童经过早期干预和规范训练，可取得较大进步，但进入普校就读时仍会出现较严重的注意力问题。因此，提高自闭症儿童的注意力特别重要。注意力主要包括四项不同的特征：注意的稳定程度、注意的广度、
转载
2023-11-02 10:43:48
281阅读
没有思考和深度专注， 就不会有更好的结果。如何达到这种深度专注？第一招就是排除干扰。在专注这件事情上， 我们的第一个敌人就是外部干扰。上学期间我们几乎没有训练过排除干扰的能力。上课是不敢说话的， 自习课是有人管的， 以至到了大学以后， 好多烦恼都源自“我的室友总是打扰到我怎么办” 。 行有不得，反求诸己。我们可以主动为自己设置神圣时间。 进入状态是需要时间的， 如果总是被干扰， 你是无法进入深度思
转载
2023-12-08 18:13:57
48阅读
最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。 本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广
转载
2023-12-02 22:46:13
93阅读
目录1.什么是注意力机制 1.1 Encoder-Decoder框架（编码-解码框架）1.2 注意力的基础模型2 空间注意力模型2.1 什么是空间注意力模型2.2 典型的空间注意力模型3 通道注意力机制3.1 什么是通道注意力3.2 通道注意力机制典型网络4 空间和通道混合注意力机制 5，总结1.什么是注意力机制 &nbs
转载
2023-11-24 16:13:35
216阅读
作者 | 蘑菇先生目前深度学习中热点之一就是注意力机制（Attention Mechanisms）。Attention源于人类视觉系统，当人类观察外界事物的时候，一般不会把事物当成一个整体去看，往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分，比如我们看到一个人时，往往先Attend到这个人的脸，然后再把不同区域的信息组合起来，形成一个对被观察事物的整体印象。「同理，Attent
转载
2023-11-01 23:36:13
570阅读
什么是注意力机制视觉注意力机制是人类视觉所特有的一种大脑信号处理机制，而深度 学习中的注意力机制正是借鉴了人类视觉的注意力思维方式。一般来说， 人类在观察外界环境时会迅速的扫描全景，然后根据大脑信号的处理快速的锁定重点关注的目标区域，最终形成注意力焦点。该机制可以帮助人类在有限的资源下，从大量无关背景区域中筛选出具有重要价值信息的目标 区域，帮助人类更加高效的处理视觉信息。 1、Recurrent
转载
2023-11-09 15:56:09
288阅读
