GAN论文研究之注意力生成器 文章目录GAN论文研究之注意力生成器前言一、Class Activation Mapping1. GAP2. CAM3. Attentional network二、spectral normalization1. Lipschitz 连续性2. SVD分解总结 前言对于NICE-GAN模型中用到的组件，部分只是进行原理上的简单介绍，至于为什么使用这些组件，它是怎么起作
代码：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt 论文：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf尽管图像分类模型最近不断发展，但是由于其简单而模块化的结构，大多数下游应用程序（例如目标检测和语义分割）仍将ResNet变体用作backbone。ResNeSt展示了一个简单的模块：Split-Attention，该块可实现跨特
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2024-06-04 08:05:37
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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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近期论文针对SE注意力机制改进的论文逐渐出现，在此记录一下。具体有没有效果，建议各位自己尝试一下。也希望同学们能推荐一下轻量好用的注意力机制给我…1.ECA-Net : Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks-CVPR2020论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.03151.pd
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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最近，加州大学伯克利分校和谷歌的科研团队共同提出了一个概念上非常简单，但是功能很强大的骨架网络，该网络将自注意力机制纳入了各种计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测和实例分割，指标都有了很大的提升，该网络叫做 BoTNet（Bottleneck Transformer）。为什么要使用 BoTNet？设计思想近年来，卷积骨架网络在计算机视觉的各个领域取得了非常大的进展，这得益于卷积能够有效捕捉图像中
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2024-06-04 19:46:54
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摘要：ResNest主要贡献是设计了一个Split-Attention模块，可以实现跨通道注意力。通过以ResNet样式堆叠Split-Attention块，获得了一个ResNet的变体。ResNest网络保留了完整的ResNet结构，可以直接用下游任务，而不会引起额外的计算成本。ResNest在分类、FasterRCNN、DeeplabV3上都有提升。动机：著名的ResNet是针对图像分类设计的
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2024-03-11 16:20:12
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一、写在前面从网络结构本身的角度出发，可以从以下四个维度来提升卷积神经网络的性能，分别是：深度（ResNet）、宽度（WideResNet）、基数（ResNeXt）和注意力（SENet）。一般来说，网络越深，所提取到的特征就越抽象；网络越宽，其特征就越丰富；基数越大，越能发挥每个卷积核独特的作用；而注意力则是一种能够强化重要信息抑制非重要信息的方法，也是本文重点阐述的对象。注意力（attentio
Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression paper:https://arxiv.org/pdf/2107.00782.pdfcode:https://github.com/DeLightCMU/PSA摘要像素级回归是细粒度计算机视觉任务中最常见的问题，如估计关键点热图和分割掩模。
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2024-10-26 12:32:02
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pytorch复现代码【非官方】：https://github.com/moskomule/senet.pytorch注意力机制： 对注意力机制的设置大概可以这么理解：为使用一些网络去计算一个权重，把这个计算得到的权重与特征图feature map进行运算，从而改变这个特征图feature map，得到加强注意力后的特征图feature map。卷积操作可以融合空间（H×W）和通道（C）的特征，大
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2024-07-14 17:53:02
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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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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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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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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.00240.pdf Github地址：https://github.com/wofmanaf/SA-Net/blob/main/models/sa_resnet.py注意机制使神经网络能够准确地聚焦于输入的所有相关元素，已成为改善深层神经网络性能的重要组成部分。计算机视觉研究中广泛使用的注意机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，它们
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2024-04-02 17:10:58
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Abstract:注意力机制使神经网络能够准确地专注于输入的所有相关元素，它已成为改善深度神经网络性能的重要组成部分。在计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种，即空间注意力和通道注意力，它们分别用于捕获像素级成对关系和通道依赖性。尽管将它们融合在一起可能会比其单独的实现获得更好的性能，但这将不可避免地增加计算开销。在本文中，我们提出了一个有效的Shuffle Attention（SA）模块
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2024-01-30 18:57:51
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文章目录一、注意力提示1.1概念1.2生活中的注意力提示1.3注意力机制基本框架小结二、注意力汇聚2.1概念2.2非参注意力汇聚2.2.1平均汇聚2.2.2Nadaraya-Waston核回归2.3通用注意力汇聚公式2.4带参数注意力汇聚小结三、注意力评分函数3.1概念3.2例子四、遮蔽softmax三+四小结 一、注意力提示我们使用偏日常的注意力提示引入注意力机制1.1概念查询 query =
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2024-09-24 11:31:53
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文章目录【BMVC2018】BAM: Bottleneck Attention Module【CVPR2019】Dual Attention Network for Scene Segmentation【CVPR2020】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks【CVPR2020】Imp
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2024-01-05 20:07:44
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Date：2020-05-19 注意力机制注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。注意力机制本质上与人类对外界事物的观察机制相似。通常来说，人们在观察外界事物的时候，首先会比较关注比较倾向于观察事物某些重要的局部信息，然后再把不同区域的信息组合起来
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2024-08-18 10:20:49
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简介这篇文章是南京大学Yu-Bin Yang等人于2021年初开放的一篇文章，已经被收录于ICASSP2021，文章提出了一种新的视觉注意力机制，称为Shuffle Attention（置换注意力），它通过置换单元组合空间注意力和通道注意力，相比此前的混合注意力更加高效，是一种非常轻量的注意力结构。实验表明，在ImageNet、COCO等benchmark上，超越了当前的SOTA注意力模型如SE、
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2024-03-25 15:37:34
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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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