摘要 图像分类作为计算机视觉的一个重要研究领域，由传统机器学习到最近兴起的深度学习模型，不断地提高着分类的准确性与高效性。本文从数据集的匮乏问题出发，在原有数据集上进行了相应的扩充与图像增强，以此来提高模型的训练精度与泛化性能。针对原有的参考模型 In
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
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
转载
2024-05-24 21:22:52
193阅读
目录定义：注意力机制：Transformer 模型：总结：定义：Transformer 和注意力机制（Attention Mechanism）之间存在密切的关系，事实上，注意力机制是 Transformer 模型的核心组成部分之一。注意力机制：注意力机制是一种用于处理序列数据的技术，最早用于自然语言处理任务，如机器翻译。在注意力机制中，给定一个查询（query）和一组键值对（key-value p
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
转载
2023-12-25 23:12:10
267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。注意力机制主要是利用神经网络找到输入特征
转载
2024-04-13 00:11:34
75阅读
2022年2月Arxiv Link : https://arxiv.org/abs/2202.09741Code Link : https://github.com/Visual-Attention-Network1 简介简单的将自然语言处理中的自注意力机制拿到计算机视觉中是否合理 ？ 卷积的优点是可以充分利用图像本身的2D结构信息。而自注意力机制的优点是可以捕捉
转载
2023-09-18 16:54:43
393阅读
注意力机制是一种在给定文本词向量中查找重要词，并赋予一定重要权值的机制。假设输入序列为X，三个随机初始的矩阵键值K(Key) 、查询值Q(Query)和值V(Value)。当 Query、Key、Value 都是从同一个输入序列 X 中生成时，就称为自注意力机制（Self-Attention）。因为相关性有很多种不同的形式，有很多种不同的定义，所以有时不能只有一个q，要有多个q，不同的q负责不
转载
2023-07-27 11:06:04
3051阅读
自注意力机制(Self-attention)背景最近，学了好多东西，今天看了一下李宏毅老师讲解的自注意力机制，因此在这记录一下，以供日后复习，同时自己学习消化知识也好。综述一般来说，模型的输入输出有三种：N个输入，经过模型计算后，输出N个结果，也就是对输入向量进行计算，从而得到每个向量对应的输出值。N个输入，送入模型进行计算，最终得到一个结果。这就是平时常见的比如，文本分类、情感分析等。任意个输入
转载
2024-06-07 11:34:33
270阅读
一、问题分析1. 模型的输入无论是预测视频观看人数还是图像处理，输入都可以看作是一个向量，输出是一个数值或类别。然而，若输入是一系列向量（序列），同时长度会改变，例如把句子里的单词都描述为向量，那么模型的输入就是一个向量集合，并且每个向量的大小都不一样： 将单词表示为向量的方法：One-hot Encoding（独热编码）。向量的长度就是世界上所有词汇的数目，用不同位的1（其余位置为0）表示一个词
转载
2024-08-14 13:41:59
116阅读
注意力机制最早在自然语言处理和机器翻译对齐文本中提出并使用，并取得了不错的效果。在计算机视觉领域，也有一些学者探索了在视觉和卷积神经网络中使用注意力机制来提升网络性能的方法。注意力机制的基本原理很简单：它认为，网络中每层不同的（可以是不同通道的，也可以是不同位置的，都可以）特征的重要性不同，后面的层应该更注重其中重要的信息，抑制不重要的信息。比如，性别分类中，应该更注意人的头发长短，这些和性别
转载
2024-04-18 11:36:05
127阅读
作者：白裳循环神经网络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 ( &
转载
2024-08-15 14:16:09
27阅读
自注意力机制是一种用于计算序列中元素之间关联性的机制，常用于自然语言处理和序列建模任务中。以下是一些常见的自注意力机制：Scaled Dot-Product Attention（缩放点积注意力）：基于点积计算注意力得分，并通过缩放因子对注意力得分进行缩放，以提高数值稳定性。Multi-Head Attention（多头注意力）：将输入序列分别映射到多个查询、键和值空间，并在每个空间上计算注意力，最
原创
2023-05-19 14:58:22
1211阅读
然而，大多数论文依然是实现《Attention Is All You Need》论文中提出的原始的缩放点积注意力机制（scaled-dot produ
原创
2024-07-29 11:02:58
191阅读
一、 Self-attention1. 特点输出对每一个向量处理后的带黑框的向量(考虑整个序列 sequence 和 单个向量个体 的 信息）。将这些向量再连接一个 FC 全连接层，输出标签，得到对应结果其中，self-attention 的功能是处理整个 sequence 的信息，而 FC 则是处理某一个位置的信息，Self-attention + FC 可以交替使用，知名文章：Attentio
转载
2024-02-26 15:14:39
126阅读
ISANet：《Interlaced Sparse Self-Attention for Semantic Segmentation》 论文链接：IJCV 2021/Arxiv本文将介绍：Self Attention自注意力机制Interlaced Sparse Self-Attention（ISA）机制两种注意力机制的实现代码Camvid数据集复现 本文目录引文论文主体Self-Attentio
RNN序列编解码器 红色 输入，蓝色 输出 绿色 编、解码器 Sequence to Sequence模型 编码器Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由解码器Decoder解码。在解码器Decoder解码的过程中，不断地将前一个时刻 [公式] 的输出作为后一
转载
2020-06-16 16:45:00
1154阅读
2评论
这里仅仅是备份，具体原文章请查看完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制 - 知乎目录1.经典的RNN结构2.Sequence to Sequence模型 编辑2.1 Embedding2.2 Seq2Seq训练问题3.Attention注意力机制4.如何向RNN加入额外信息 参考循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音
转载
2024-08-17 12:46:12
38阅读
目录1 Introduction2 GAT Architecture2.1 Graph Attentional Layer 2.2 Comparisons To Related Work 3 Conclusions1 IntroductionGraph Attention Networks又称为GATs，一种基于注意力的体系结构来执行图结
转载
2024-06-14 22:21:01
177阅读
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
转载
2024-06-19 19:15:31
208阅读
