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
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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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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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  
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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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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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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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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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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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
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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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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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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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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发现草稿箱里还有一篇很早之前的学习笔记，希望可以帮助到有需要的童鞋~目录1、keras入门2、残差网络 （ResNet）2.1、恒等块2.2、卷积块搭建一个50层的残差网络自己的测试数据1、keras入门 Keras模型大纲：def model(input_shape):
"""
模型大纲
"""
#定义
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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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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