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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注意力机制主要运用在自然语言理解当中，但是随着深度学习的发展，注意力机制也引进了计算机视觉当中，本文是将计算机视觉中的注意力机制进行了进一步的总结与提炼，将之前的注意力机制提炼为了注意力模块，并将多个这样的注意力模块有机组合在一起，从而网络深度越深，所获得的效果越好，这一个网络架构就叫做残差注意力网络，并在Imagenet上取得了不错的提升。本文主要创新点：使用了stacked network s
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2024-04-21 19:02:44
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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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目录abstractintrobackgroundsignal propagation plots(SPP)scaled weight standardizationdetermining nonlinerity-specific constants
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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/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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深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。卷积神经网络引入的注意力机制主要有以下几种方法:在空间维度上增加注意力机制在通道维度上增加注意力机制在两者的混合维度上增加注意力机制我们将在本系列
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2024-06-06 14:35:06
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论文标题：1.对ResNet的改进思想作者受到了如下几篇论文的启发：（1）Going deeper with convolutions.（2）Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift.（3）Rethinking the inception architec
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2024-05-27 23:12:02
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? Author ：Horizon John✨ 编程技巧篇：各种操作小结? 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV? 深度学习篇：简单入门 PyTorch? 神经网络篇：经典网络模型? 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode [ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现? Squeeze-and-Excitation Networks? SENet 详解? Squeeze-and-E
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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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。NAM: Normalization-based Att
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2024-01-25 18:51:30
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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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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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resnet发展历程
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf代码地址：https://github.com/pppLang/SKNet1.是什么？SK-net网络是一种增加模块嵌入到一些网络中的注意力机制，它可以嵌入和Resnet中进行补强，嵌入和方法和Se-net类似。SKNet的全称是“Selective Kernel Network”，
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2024-08-26 20:14:03
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1. Introduction除了Inception架构直接的集成 ResNet形成Inception-ResNet v1、v2之外，我们还研究了 Inception 本身是否可以通过使其更深更广而变得更高效。为此，我们设计了一个名为 Inception-v4 的新版本，它比 Inception-v3 具有更统一的简化架构和更多的 Inception 模块。2. Related Workresne
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2024-04-29 21:09:14
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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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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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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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1. 为什么要进行实例探究？（Why look at case studies）上周我们讲了CNN的基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层等。事实上，过去几年计算机视觉中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。对于我们来说，通过研究别人构建的有效组件案例是个不错的办法。实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务，也就是说，如果有人已经训练或者
1.什么是ResNet ResNet由何凯明、孙剑博士等人于2015年提出，主要解决深层网络难以训练的问题。由于梯度消失和梯度爆炸的存在（初始归一化和中间层归一化一定程度解决了这个问题，使得具有十数层的网络收敛，以进行反向传播的梯度下降），当面对更深层次的网络时，退化问题就会暴露，随着网络深度的增加，精度达到饱和，然后迅速退化。这种退化不是由过
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2024-06-13 01:20:18
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