由于注意力机制能够捕获更多信息特征来提高其表示能力，从而被广泛应用于语义分割网络中。但是，这些注意力机制忽略了语义分割的隐式子任务（像素分组），并受到卷积内核的网格结构的约束。在本文中，提出了一种新颖的压缩注意力网络（SANet）架构，该架构利用有效的压缩注意力（SA）模块来说明两种截然不同的细分特征：i） pixel-group attention ii）pixel-wis
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2024-10-21 12:19:33
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文章名称：《Densely Connected Convolutional Networks》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993 代码链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet这篇文章厉害了，继He Kaiming的ResNet（2015）之后，又一篇让人惊艳的文章。毕竟是CVPR2017的best paper
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2024-08-21 11:17:08
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在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。关于SENet的原理和具体细节，我们在上一篇已经详细的介绍了：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们来复现一下代码。因为SENet不是一个全新的网络模型，而是相当于提出了一个即插即用的高性能小插件，所以代码实现也是比较简单的。本文是在ResNe
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2024-06-19 10:02:03
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阅读笔记（paper+code）：Residual Attention Network for Image Classification代码链接：https://github.com/fwang91/residual-attention-network深度学习中的attention，源自于人脑的注意力机制，当人的大脑接受到外部信息，如视觉信息、听觉信息时，往往不会对全部信息进行处理和理解，而只会将
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2024-03-29 09:57:26
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介绍自注意力机制在序列模型中取得了很大的进步，另一方面，上下文信息对于很多视觉任务都很关键，如语义分割、目标检测。自注意力机制通过（key、query、value）的三元组提供了一种有效的捕捉全局上下文信息的建模方式。attention通常可以进行如下描述，表示为将query(Q)和key-value pairs映射到输出上，其中query、每个key、每个value都是向量，输出是V中所有val
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2024-07-20 20:59:04
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这个是小森森中了ICCC的那篇论文，暂时还没有论文链接和代码链接，在这里替他总结一下。首先这篇论文是在MDNet的基础上实现的。1） 题目：Learning Spatial-Channel Attention for Visual Tracking2）主要贡献：在MDNet的框架上增加了两个注意力模块来提取更好的特征，分别是一个空间注意力机制和一个通道注意力机制（MDNet对于特征图上每
循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构，以及RNN的变种（包括Seq2Seq结构和Attention机制）。希望这篇文章能够帮助初学者更好地入门。 经典的RNN结构图1这就是最经典的RNN结构，它的输入是：输出为：也就是说，输入和输出序列必有相同的时间长度！图2假设输入  
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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识别不显著特征是模型压缩的关键。然而，这一点在注意力机制中却没有得到研究。在这项工作中提出了一种新的基于规范化的注意力模块(NAM)，它抑制了较少显著性的权值。它对注意力模块应用一个权重稀疏惩罚，因此，在保持类似性能的同时，使它们更有效地计算。通过与ResNet和MobileNet上其他三种注意力机制的比较，表明本文的方法具有更高的准确性。论文地址：https://arxiv.org/abs/21
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2024-08-16 22:26:57
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Paper Reading NoteURL: https://zpascal.net/cvpr2017/Wang_Residual_Attention_Network_CVPR_2017_paper.pdfTL;DR该文章提出了一种残差注意力网络用于图像分类任务，在当时的多个分类数据集取得了SOTA结果。Dataset/Algorithm/Model/Experiment Detail数据集使用的
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2024-03-22 09:45:06
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Residual Attention Network for Image ClassificationAbstract在本论文中，我们提出了“Residual Attention Network”，这是一种使用注意力机制的卷积神经网络，它可以与先进的前向传播网络体系结构结合，以端到端的训练方式。我们的Residual Attention Network是通过叠加产生注意力感
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2024-05-19 15:46:17
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注意力机制被广泛认为是Vision Transformer(ViT)成功的关键，因为它提供了一种灵活和强大的方法来建模空间关系。然而，注意力机制真的是ViT不可或缺的组成部分吗？它能被一些其他的替代品所取代吗？为了揭开注意力机制的作用，作者将其简化为一个非常简单的情况：ZERO FLOP和ZERO parameter。具体地说，作者重新审视了Shift操作。它不包含任何参数或算术计算。唯一的操作是
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2024-06-07 18:04:10
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本项目源于百度AI达人训练营。通过论文的领读分析和代码解读，论文精读和飞桨（PaddlePaddle）代码复现相结合方式学习。一、论文解读 摘要本文提出一种基于归一化的注意力模块（NAM），可以降低不太显著的特征的权重，这种方式在注意力模块上应用了稀疏的权重惩罚，这使得这些权重在计算上更加高效，同时能够保持同样的性能。我们在ResNet和MobileNet上和其他的注意力方式进行了对比，我们的方法
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2024-01-03 11:08:35
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目录ResNetDenseNetResNeXtSE-ResNet, SE-ResNeXt (2018 Apr)涉及到的其他知识：Global average pooling (GAP)梯度爆炸、梯度消失、 梯度弥散BN层ResNet: 跳层残差结构ResNeXt: 并列的重复模块 增加一个维度SE Net: 增加通道上的注意力机制 eg:SE ResNeXt&n
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2024-08-20 13:16:27
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顾名思义，深度残差收缩网络是由“残差网络”和“收缩”两个部分所组成的，是“残差网络”的一种改进算法。其中，残差网络在2016年获得了ImageNet图像识别竞赛的冠军，目前已成为深度学习领域的基础网络；“收缩”就是“软阈值化”，是许多信号降噪方法的核心步骤。深度残差收缩网络也是一种“注意力机制”下的深度学习算法。其软阈值化所需要的阈值，本质上是在注意力机制下设置的。在本文中，我们首先对残差网络、软
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2024-04-09 20:49:32
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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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论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/madao33/computer-vision-learning1.是什么？SE-NET网络是一种基于卷积神经网络的模型，它引入了SE（Squeeze-and-Excitation）块来增强通道之间的相互关系。SE块通过学习每个通道的重要性权重，使得有用的特征被放大，没有用的特
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2024-07-25 09:40:39
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Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507主要思想：提出SE block优点：增强特征通道论文内容如下：X : input data输入数据F tr : convolutional operator卷积算子 U
: feature map特征图 F
sq
:Feature m
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2024-08-12 18:17:31
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586 代码地址：https://github.com/implus/SKNetSENet是对特征图的通道注意力机制的研究，之前的CBAM提到了对特征图空间注意力机制的研究。这里SKNet针对卷积核的注意力机制研究。不同大小的感受视野（卷积核）对于不同尺度（远近、大小）的目标会有不同的效果。 尽管比如Inception这样的增加了
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2024-04-13 10:24:03
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语义分割系列论文-Residual Attention Network for Image Classification（残差注意力网络） 文章目录语义分割系列论文-Residual Attention Network for Image Classification（残差注意力网络）摘要IntroductionResidual Attention NetWork（残差注意网络）Attention
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2024-03-30 10:06:13
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