Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507主要思想：提出SE block优点：增强特征通道论文内容如下：X : input data输入数据F tr : convolutional operator卷积算子 U
: feature map特征图 F
sq
:Feature m
作者|李秋键引言随着信息技术的发展，海量繁杂的信息向人们不断袭来，信息无时无刻充斥在四周。然而人类所能接收的信息则是有限的，科研人员发现人类视觉系统在有限的视野之下却有着庞大的视觉信息处理能力。在处理视觉数据的初期,人类视觉系统会迅速将注意力集中在场景中的重要区域上,这一选择性感知机制极大地减少了人类视觉系统处理数据的数量,从而使人类在处理复杂的视觉信息时能够抑制不重要的刺激,并将有限的神经计算资
SENet-通道注意力笔记简介意义目的：主要操作算法流程图过程第一步、第二步、第三步、第四步、SE模块的结构图实现代码最后 简介SENet是2017年ImageNet比赛的冠军，2018年CVPR引用量第一。意义较早的将attention引入到CNN中，模块化化设计。目的：SE模块的目的是想通过一个权重矩阵，从通道域的角度赋予图像不同位置不同的权重，得到更重要的特征信息。主要操作SE模块的主要操
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2023-06-20 10:06:08
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介绍自注意力机制在序列模型中取得了很大的进步，另一方面，上下文信息对于很多视觉任务都很关键，如语义分割、目标检测。自注意力机制通过（key、query、value）的三元组提供了一种有效的捕捉全局上下文信息的建模方式。attention通常可以进行如下描述，表示为将query(Q)和key-value pairs映射到输出上，其中query、每个key、每个value都是向量，输出是V中所有val
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
Attention U-Net原文：Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas [Cited by 440]论文链接: https://arxiv.org/abs/1804.03999pytorch official code: https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gate
Task4——注意力机制与Seq2seq模型8.1 注意力机制所谓的注意力机制，其实就是让系统学会注意力-即关注重点信息忽略无关信息。带有注意力机制的系统，不仅可以自主学习注意力，还可以帮助我们更好的理解神经网络。现在，在计算机视觉当中大多数都是通过掩码来生成注意力，掩码本质上是一组新的权重，可以帮助我们找到需要关注的信息。目前主要演化出了两种注意力，一种是软注意力，其重点关注的是区域或通道，这种
[seq2seq模型+attention机制]attention机制的原理神经学中的注意力机制有两种：(1)自上而下的有意识的注意力，称为聚焦式注意力(Focus Attention)，聚焦式注意力是指有预定目的，依赖任务的，主动有意识地聚焦与某一对象的注意力。(2)自下而上的无意识的注意力，称为基于显著性注意力(Saliency-Based Attention)。是由外界刺激驱动的注
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2023-06-21 14:24:54
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文章目录Transformer1 - 模型2 - 基于位置的前馈网络3 - 残差连接和层规范化4 - 编码器5 - 解码器6 - 训练7 - 小结 Transformer注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势，因此使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型，transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网
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
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
如何理解注意力机制深度学习其实就是想学习一个模型可以用于实现 注意力机制的目的就是对所有的输入向量执行简单的线性加权，所以需要训练模型学习最优的权重值 α，但是，实际情况中我们不能简单的学习权重，因为输入的向量的长度是可变的，所以需要求解的权重参数 α 的数目也因此是可变的。此外，对于权重的值，有一个限制，需要进行归一化处理。（也就是α的和应该等于1）。因此，为了得到权重，注意力机制巧妙地使用了k
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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通道注意力CAclass ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_poo
原创
2023-03-03 09:50:36
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1、Attention发展史 Attention注意力机制现在大火，很多深度学习的框架都带上了注意力机制，而且也取得了很好的性能指标。Attention机制最早是应用于图像领域的，九几年就被提出来的思想。随着谷歌的一波研究捣鼓，2014年google mind团队发表的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attenti
文章目录注意力机制简单介绍什么是注意力机制注意力机制的工作原理注意力机制的类型在神经网络中应用注意力机制实例：使用注意力机制进行机器翻译总结 注意力机制简单介绍注意力机制是一种在深度学习领域中的重要技术，尤其在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果。本文将介绍注意力机制的基本概念、原理和如何在神经网络模型中应用注意力机制。什么是注意力机制在深度学习中，注意力机制是一种模仿人类注意力分配原理
文章目录背景知识AttentionCellWrapper理论基础AttentionCellWrapper源码解析 背景知识注意力机制最早被用于机器翻译领域，其本质类似于人类在认知事物时的注意力，后因其有效性被广泛用于计算机视觉、语音识别、序列预测等领域。 常见的注意力机制通常是基于Encoder-Decoder的，模型在Decoder阶段进行解码时会考虑编码阶段Encoder的所有隐藏状态。At
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2023-09-02 22:16:58
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通过一个偶然的项目实践经历，我接触了计算机视觉方面的相关知识，但是最开始我更多的是学习OpenCV相关的课程，在一个偶然的机会我了解到最近火爆全网的机器学习算法——Transfromer注意力机制算法，接下来我们就来看看他在图像处理方面究竟火在哪里：定义：
1. 用机器翻译任务带你看Attention机制的计算
单独地去讲Attention机制会有些抽象，也有些枯燥，所以我们不妨以机器翻译任务为例，通过讲解Attention机制在机器翻译任务中的应用方式，来了解Attention机制的使用。什么是机器翻译任务？以中译英为例，机器翻译是将一串中文语句翻译为对应的英文语句，如图1所示。 图1 机器翻译示例图图1展示了一种经典的机器翻
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2023-09-05 21:00:06
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Paper：https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdfGitHub：https://github.com/Andrew-Qibin/CoordAttention小知识我从论文中提取的只言片语。。。 标准卷积本身很难对信道关系建模。 显式地构建通道间的依赖关系可以增加模型对信息通道的敏感性，这些信息通道对最终分类决策的贡献更大。 使用全局平均池还可以帮助模型捕获卷积所缺
