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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引言 深度卷积网络的蓬勃发展使目标检测取得了很大的进展，一般来说，在基于神经网络的检测器中，骨干网络用于提取检测目标的基本特征，通常最初设计用于图像分类，并在ImageNet数据集上进行预训练，从直观上看，骨干网络提取的代表性特征越多，其检测器的性能越好，简单地说，一个更强大的骨干带来更好的检测性能。从AlexNet开始，主流探测器已经利用了更深更宽的主干，如VGG， ResNet， Dense
简介在轻量级网络上的研究表明，通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升，但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此，新加坡国立大学的Qibin Hou等人提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制，该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中，称为coordinate attention（简称CoordAttention，下文也称CA），该论文已被CVPR2021收录。不同于
1、引言2、网络结构3、实验3.1 在数据集上的表现3.2 不同注意力模块的效果3.3 消融实验4、总结5、警告⚠ 本文为了解决CNN难以提取有效特征、网络模型参数复杂等问题，提出了一种多尺度融合注意力机制网络MIANet。首先引入Inception结构来图区多尺度特征信息，使用ECA注意力模块加强特征表征能力，使用深度可分离卷积减少网络参数。最终在FER2013和CK+上分别取得72.28%和
Bi-LSTM(Attention)@目录Bi-LSTM(Attention)1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)1.2 注意力模型1.2.1 Attention模型1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.理论1.1 文本分类和预测(翻译)文本分类的输入处理和预测(翻译)不同:预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-ho
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2024-06-11 22:45:37
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1、概念注意力机制模仿了生物观察行为的内部过程，即一种将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的机制。注意力机制可以快速提取稀疏数据的重要特征，因而被广泛用于自然语言处理任务。 当过载信息映入眼帘时，我们的大脑会把注意力放在主要的信息上，这就是大脑的注意力机制。 同样，当我们读一句话时，大脑也会首先记住重要的词汇，这样就可以把注意力机制应用到自然语言处理任务中，于是人们就通过借助人脑处
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2024-02-22 21:56:49
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下图来自：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1683481435616221574&wfr=spider&for=pc 该任务是实现图文转换。 这里编码器是VGG，解码器是LSTM。LTSM输入是不同时刻的图片的关注点信息，然后生成当前时刻的单词。
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2023-10-08 10:12:20
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辣椒病虫害图像识别一些基础数据准备引入包及解压获得图片的路径及标签图片读取为numpy类型划分训练集和测试集数据读取器设置一些参数并读取数据模型的训练定义训练函数开始训练保存模型测试加载模型读取测试数据集转成numpy定义测试函数并测试将结果写入csv文件 一些基础os.walk是获取所有的目录, 产生3-元组 (dirpath, dirnames, filenames)【文件夹路径, 文件夹名
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2024-10-30 10:36:43
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Attentional Feature Fusion 注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet 、SKNet 等很相似，但 AFF 性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception 层内引起的特征融合。AFF 是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！本篇博客主要参考自知乎作者 OucQxw ，知乎原文地址：h
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2023-11-07 16:10:19
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# Res2Net架构科普
## 引言
在深度学习的研究与应用中，卷积神经网络（CNN）是图像处理领域的基石。而Res2Net架构是一种新型的卷积神经网络架构，它在传统残差网络（ResNet）的基础上进行了一系列创新，旨在提升模型的特征表达能力。本文将介绍Res2Net的基本原理、结构特点、应用领域，并给出代码示例。
## Res2Net的背景
ResNet（Residual Networ
原创
2024-09-15 03:59:08
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1、Transformer简介 Transformer提出自谷歌2017年的论文(Attention is all your need)不同于之前使用RNN、LSTM、GRU、CNN来作为encoder和decoder，Transformer完全使用注意力机制的模型。之所以选择弃用循环神经网络，是因为循环神经网络的每一次运算，都需要上一时刻的隐藏态数据，导致计算不能并行，增加了计算时间，也浪费了
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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卷积神经网络的思想主要是通过卷积层对图像进行特征提取，从而达到降低计算复杂度的目的，利用的是空间特征信息；循环神级网络主要是对序列数据进行建模，利用的是时间维度的信息。 而第三种 注意力机制 网络，关注的是数据中重要性的维度，研究
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2024-06-07 13:42:10
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导读注意力机制，其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中，注意力机制可以大致分为两大类：强注意力和软注意力。由于强注意力是一种随机的预测，其强调的是动态变化，虽然效果不错，但由于不可微的性质导致其应用很受限制。与之相反的是，软注意力是处处可微的，即能够通过基于梯度下降法的神经网络训练所获得，因此其应
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2023-10-16 20:19:43
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注意力模型(Attention Model，AM)已经成为神经网络中的一个重要概念，并在不同的应用领域进行了充分的研究。这项调查提供了一个结构化和全面的概述关于attention的发展。我们回顾了注意力机制被纳入的不同的神经网络结构，并展示了注意力如何提高神经网络的可解释性。最后，我们讨论了在实际应用中，注意力机制取得的重要影响。我们希望这项调查能够为注意力模型提供一个简明的介绍，并在开发应用方法
Convolution综述——res2net简介： 由南开大学，牛津大学，加州大学美熹德分校提出的一种提高网络对多尺度信息表达的方案摘要： 对于许多视觉任务来说，在多个尺度上表示特征是非常重要的。近年来，背骨神经网络(CNNs)的发展不断显示出更强的多尺度表示能力，从而在广泛的应用中获得一致的性能提
原创
2021-09-07 10:25:32
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注意力机制是机器学习中嵌入的一个网络结构，主要用来学习输入数据对输出数据贡献；注意力机制在NLP和CV中均有使用，本文从注意力机制的起源和演进开始，并主要介绍注意力机制以及在cv中的各类注意力机制。前言transformer从2020年开始在cv领域通过vision transformer大放异彩过后，让cv和nlp走入大一统成为可能，而后swin transformer,DETR等在目标检测等c
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2024-05-24 21:22:52
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SKNet论文全名为《Selective Kernel Networks》（原文链接：https://arxiv.org/abs/1903.06586），发表在CVPR 2019上。SKNet也是对于SENet的改进，其结合了Inception的思想，空间注意力这一部分就是使用多个不同大小的卷积核进行感知，以适配不同大小的目标，思路和操作都非常直观： 首先将输入的特征图使用3x3和5x5的卷积核卷
摘要本文提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。在给定中间特征图的情况下，我们的模块沿着通道和空间两个不同的维度顺序地推断关注图，然后将关注图与输入特征图相乘以进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，而开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端的训练。我们通过在ImageNet-1K、MS Coc
今天将分享Unet的改进模型ACUNet，改进模型来自2020年的论文《ACU-NET:A 3D ATTENTION CONTEXT U-NET FOR MULTIPLE SCLEROSIS LESION SEGMENTATION》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。1、ACUNet优点Unet虽然在医疗分割领域获得了成功，但是其无效地使用上下文信息和特征表示，很难在MS病变上
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2023-08-27 20:07:00
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