项目实训第七周（4.12-4.18） 时间紧迫，我们小组决定先一起做一个论文上的模型复现以达到中期检查的要求。我们选择的李东进学长的论文，他的论文中的一个模型大体描述如下：文本分为考生答案与参考答案。首先，他采用双向LSTM进行编码，编码完成后进行互注意力下的双向考量。拿到的结果作为下一步的输入，进入另外一个双向LSTM网络进行进一步的信息提取，提取后得到的向量拼接，进入MLP，然后进行softm
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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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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昨天学习了CBAM模块和ACNet。今天就想试一下CBAM模块的效果，所以编写了代码在MNIST数据集上做分类任务，但是看不出什么差别，而且没加CBAM模块的效果反而好一些。我觉得原因可能是因为数据集太小了没法做到这一点，改天在VOC数据集上试一试效果看看如何。今天先把实验结果报道一下，学习率，epoch次数和batch_size的大小完全保持不变先上Pytorch代码import torch
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2024-03-21 21:40:18
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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
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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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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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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图注意力网络一、前言1、GAT概述1、GAT特点2、相关工作二、方法推导1、输入与输出2、计算注意系数3、加权求和4、multi-head attention三、总结1、GAT优点2、结论 一、前言1、GAT概述我们提出了图注意力网络(GATs)，这是一种基于图结构数据的新型神经网络体系结构，它利用隐藏的 self-attention layer 来解决基于图卷积或其近似的先前方法的缺点。通过叠
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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Bi-LSTM(Attention) 文章目录Bi-LSTM(Attention)1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)1.2 注意力模型1.2.1 Attention模型1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型 1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)文本分类的输入处理和预测(翻译)不同:预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one
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2024-06-25 19:08:20
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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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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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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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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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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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简介ResNet在2015的ImageNet比赛上的分类任务获得第一名。 由上图可以看出随着网络的加深，训练集和测试集的准确率下降，可以确定不是由于过拟合引起的（过拟合情况的训练集准确率很高，测试集的准确率不太好），所以提出了一种深度残差网络，它允许网络尽可能的加深。它通过使用多个有参层来学习输入输出之间的残差表示，不像一般的CNN网络（AlexNet，VGGNet等）那样使用有参层来直接学习输入
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2024-08-13 11:14:40
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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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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
