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
转载
2024-08-12 18:17:31
602阅读
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
转载
2024-08-26 15:01:10
39阅读
作者：OucQxw 论文地址（收录于WACV 2021）：https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/html/Dai_Attentional_Feature_Fusion_WACV_2021_paper.html代码地址：https://github.com/YimianDai/open-aff这篇文章提出了一种新注意力特征融合机制AFF，是一种
详解SE、CA、ECA、GAM、CBAM 五种即插即用的视觉注意力模块SE注意力模块SE注意力模块的全称是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze实现全局信息嵌入、Excitation实现自适应权重矫正，合起来就是SE注意力模块。把SE注意力模块添加到Inception Module中与ResNet的残差Module中，实现SE注意力版本的Inception与R
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
转载
2024-07-20 20:59:04
99阅读
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
转载
2023-06-20 10:06:08
135阅读
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
转载
2024-08-21 11:17:08
198阅读
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
转载
2024-08-20 21:45:48
98阅读
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
转载
2024-04-07 08:46:30
94阅读
CBAM我们提出了卷积块注意力模块（CBAM），这是一个简单而有效的前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图，我们的模块沿着通道和空间两个独立的维度依次推导注意力图，然后将注意力图乘以输入的特征图，进行自适应的特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计，并且可以和基础CNN一起进行端到端训练。我们通过在ImageNet-1K、MS CO
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
转载
2023-09-05 21:00:06
382阅读
注意力机制一、注意力机制是什么二、注意力机制的原理是什么三、注意力机制的分类1、点积注意力2、加性注意力3、自注意力 一、注意力机制是什么注意力机制（Attention Mechanism）是一种在计算机科学和机器学习中常用的技术，可以使模型在处理序列数据时更加准确和有效。在传统的神经网络中，每个神经元的输出只依赖于前一层的所有神经元的输出，而在注意力机制中，每个神经元的输出不仅仅取决于前一层的
转载
2023-11-03 11:11:45
189阅读
Attention出自NMT（神经网络机器翻译）以处理文本对齐问题，目前已经在各个领域发光发彩，玩出各种花样带出多少文章。而Attention的本质其实就是–加权重。通用的NMT的架构如上图所示，其中会由两个Deep LSTM做encoder 和 decoder。（ NMT大部分以Encoder-Decoder结构为基础结构，而且特别喜欢bidirectional，但它无法适应在线的场景，所以目
注意力机制与Swin-Transformer本文内容和图片未经允许禁止盗用，转载请注出处。一、摘要本文包括两个部分，第一部分主要介绍注意力机制的思想，并详细讲解注意力机制、自注意力机制和多头注意力机制的区别和本质原理，第二部分将详细讲解SWin-Transformer的网络结构，算法策略。最后总结Transformer应用于视觉领域的现状和发展。对注意力机制有一定了解的同学可以直接看第二部分，看S
转载
2023-12-15 09:31:46
86阅读
[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
转载
2023-06-21 14:24:54
773阅读
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
转载
2023-10-08 09:48:41
741阅读
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
转载
2024-05-24 21:22:52
193阅读
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
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
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
转载
2023-08-27 20:07:00
318阅读
