一、Residual Attention Network 简介

这是CVPR2017的一篇paper,是商汤、清华、香港中文和北邮合作的文章。它在图像分类问题上,首次成功将极深卷积神经网络与人类视觉注意力机制进行有效的结合,并取得了远超之前网络结构的准确度与参数效率。仅用与ResNet-50相当的参数量和计算量就得到了远超过ResNet-152的分类性能。

二、Residual Attention Network 的提出

视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像获得需要关注的目标区域,而后重点获取所需要关注的目标信息,抑制其他无用信息。人类视觉注意力机制极大的提高了视觉信息处理的效率与准确性。注意力机制已经在自然语言处理中取得了重大成功。但在计算机视觉任务中,如何将视觉注意力机制有效的嵌入到神经网络结构并提升网络性能成为亟待解决的问题。所以本篇论文就做了这方面的尝试,基本想法就是受attention mechanism 和residual的激励,考虑把两者放在一起实现更好的效果。

三、Residual Attention Network 论文详解

Abstract

论文提出了Residual Attention Network,一种使用注意机制的卷积神经网络,它可以以端到端的训练方式与最新的前馈网络结构相结合。Residual Attention Network是通过堆叠多个注意模块Attention Module来构建的,这些模块产生注意力

Residual Attention Network for Image Classification(CVPR 2017)详解的更多相关文章

  1. Paper | Residual Attention Network for Image Classification

    目录 1. 相关工作 2. Residual Attention Network 2.1 Attention残差学习 2.2 自上而下和自下而上 2.3 正则化Attention 最近看了些关于att ...

  2. graph attention network(ICLR2018)官方代码详解(tensorflow)-稀疏矩阵版

    论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 之前非稀疏矩阵版的解读:https://ww ...

  3. graph attention network(ICLR2018)官方代码详解(te4nsorflow)

    论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 我并没有完整看过这篇论文,但是在大致了解其原 ...

  4. POJ 3164 Command Network(最小树形图模板题+详解)

    http://poj.org/problem?id=3164 题意: 求最小树形图. 思路: 套模板. 引用一下来自大神博客的讲解:http://www.cnblogs.com/acjiumeng/p ...

  5. CVPR 2017 Paper list

    CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View ...

  6. 语义分割之Dual Attention Network for Scene Segmentation

    Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务.       与之前通过多尺 ...

  7. Dual Attention Network for Scene Segmentation

    Dual Attention Network for Scene Segmentation 原始文档 https://www.yuque.com/lart/papers/onk4sn 在本文中,我们通 ...

  8. Paper | Residual Dense Network for Image Super-Resolution

    目录 Residual dense block & network 和DenseNet的不同 摘要和结论 发表在2018年CVPR. 摘要和结论都在强调方法的优势.我们还是先从RDN的结构看起 ...

  9. Paper | Dynamic Residual Dense Network for Image Denoising

    目录 1. 故事 2. 动机 3. 做法 3.1 DRDB 3.2 训练方法 4. 实验 发表于2019 Sensors.这篇文章的思想可能来源于2018 ECCV的SkipNet[11]. 没开源, ...

随机推荐

  1. dart快速入门教程 (6)

    6.内置操作方法和属性 6.1.数字类型 1.isEven判断是否是偶数 int n = 10; print(n.isEven); // true 2.isOdd判断是否是奇数 int n = 101 ...

  2. plsql截取字符串字段中的某个字符段

    截取字符串 字符串s=" hello world  ! (name) " 如果要截取括号中的字符串可以采取如下方法. select substr(s,instr(s,'(')+1, ...

  3. 博弈论Nim取子问题,困扰千年的问题一行代码解决

    本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是算法与数据结构专题26篇文章,我们来看看一个新的博弈论模型--Nim取子问题. 这个博弈问题非常古老,延续长度千年之久,一直到20世纪 ...

  4. Syntax error, insert "}" to complete MethodBody

    jsp中代码在Eclipse中打开正常,导入项目导入MyEclipse后显示如下异常: Syntax error, insert "}" to complete MethodBod ...

  5. navicat连接vagrant中的数据库

  6. 阿里云centos7安装jdk8

    1.准备Linux版本的jdk8直接上Oracle公司的官网下载就好了    http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8- ...

  7. Azure Data Box

    一,引言 最近博主又要面临考试了,随笔又再次缓慢更新,说起考试,之前在微软的 ms learn的课程上有接触到一个叫 Azure Data Box的,刚好今天也花了一个多小时看了一下相关文档,下面就正 ...

  8. tabBar配置和修改

    1.tabBar(底部导航栏) 属性 默认值 描述 平台支持 color   tab上未被选中时文字的颜色   selectedColor   tab上被选中时文字的颜色   backgroundCo ...

  9. SSTI-服务端模板注入

    SSTI-服务端模板注入漏洞 原理: 服务端模板注入是由于服务端接收了用户的输入,将其作为 Web 应用模板内容的一部分,在进行目标编译渲染的过程中,执行了用户插入的恶意内容,因而导致了敏感信息泄露. ...

  10. Linux下diff命令用法详解

    大家好,我是良许. 我们在平时工作的时候,经常要知道两个文件之间,以及同个文件不同版本之间有何异同点.在 Windows 下,有 beyond compare 这个好用的工具,而在 Linux 下,也 ...