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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论文名称：Document Modeling with Graph Attention Networks for Multi-grained Machine Reading Comprehension论文作者：郑博，文灏洋，梁耀波，段楠，车万翔，姜大昕，周明，刘挺原创作者：郑博论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.599.pdf代码
此篇也是作为学习笔记：注意力机制：网络自适应的一个方式注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。通道注意力机制：一般分为注意力机制分为通道注意力机制，空间注意力机制，以及二者的结合。空间注意力机制，实际就是在一个CHW的层中有各种各样的东西的像素点，比如有兔子，乌龟，鸟等，但是我们要去自适应的检测兔子，那么就会去关注兔子。通道注意力机制，关注哪个通道是重要的。实际上是重要的权值比较高
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2024-09-15 11:01:14
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GAT简介什么是GATGAT(Graph Attention Networks)，即图注意力神经网络，根据名称，我们可以知道这个网络肯定是和注意力架构绑定的，那么为什么需要注意力架构呢？ 在直推式模型如GCN中，使用拉普拉斯矩阵来获取顶点特征，但是，拉普拉斯矩阵存在着一些问题，在运算的时候，需要把整个图所有节点都放进模型中，这就导致无法预测新节点。而GAT采用Attention架构，只负责将该节点
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2023-11-20 00:24:31
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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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深度残差网络（deep residual learning, ResNet）获得了2016年CVPR会议的最佳论文奖，截至目前，在谷歌学术上的引用次数已经达到了37225次。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是深度残差网络的一种新的升级版本，其实是深度残差网络、注意力机制（参照Squeeze-and-Excitation Network，SENet）
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2024-02-05 22:00:20
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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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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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注意力机制：父母在学校门口接送孩子的时候，可以在人群中一眼的发现自己的孩子，这就是一种注意力机制。 为什么父母可以在那么多的孩子中，找到自己的孩子？ 比如现在有100个孩子，要被找的孩子发型是平头，个子中等，不戴眼镜，穿着红色上衣，牛仔裤 通过对这些特征，就可以对这100个孩子进行筛选，最后剩下的孩子数量就很少了，就是这些特征的存在，使得父母的注意力会主要放在有这些特征的孩子身上，这就是注意力机制
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2023-08-02 09:29:43
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# 注意力热图在Python中的应用
在机器学习和深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）已成为一种重要的方法，尤其是在自然语言处理和计算机视觉任务中。通过关注输入数据的特定部分，注意力机制可以显著提高模型的性能和可解释性。本文将介绍如何使用Python生成注意力热图，并提供相关的代码示例，帮助你更好地理解这一概念。
## 什么是注意力热图？
注意力热图是将注意力权
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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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/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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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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作者 | 谢博士 整理 | PaperWeekly总结下关于李宏毅老师在 2022 年春季机器学习课程中关于各种注意力机制介绍的主要内容，也是相对于 2021 年课程的补充内容。参考视频见：在 2021 年课程的 transformer 视频中，李老师详细介绍了部分 self-attention 内容，但是 self-attention 其实还有各
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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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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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
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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