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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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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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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作者丨AdamLau@知乎导读本文配合相关的论文，讲述了多种CV注意力机制（Non-local Neural Networks、Squeeze-and-Excitation Networks、CBAM、DANet）的概念、特点以及相关实验。CV注意力机制Non-local ~ SE ~ CcNet ~ GC-Net ~ Gate ~ CBAM ~ Dual Attention ~ Spatial
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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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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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
Abstract尽管图像分类的表现不断地有提升，但大多数应用如目标检测和语义分割仍采用ResNet的变体作为主干网络，因为它很简单，而且是模块化的结构。本文提出了一个简单而模块化的 split-attention 模块，使我们可以在特征图分组里实现注意力机制。通过堆叠这些 split-attention模块，像 ResNet一样，我们可以得到一个新的 ResNet 变体，称作 ResNeSt。本网
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2024-03-28 18:25:51
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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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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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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
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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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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