目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的学习特征 三.GAPNet架构 3.1 GAPLayer 局部结构表示 单头GAPLayer 多头机制 3.2注意力池化层 3.3 GAPNet架构 四.实验 4.1分类 数据集 网络结构 训练细节 结果 消融研究 4.2 语义部件分割 数据集 模型结构 训练细节 结果 五.结论 GAPNet: Graph Attention based Point Neural Ne…

Dual Attention Network for Scene Segmentation 原始文档 https://www.yuque.com/lart/papers/onk4sn 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. 与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行…

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.       与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行建模. 位置力关注模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置处的特征…

https://en.wikipedia.org/wiki/Border_Gateway_Protocol Border Gateway Protocol (BGP) is a standardized exterior gateway protocol designed to exchange routing and reachability information among autonomous systems (AS) on the Internet.[1] The protocol i…

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attention的文章.Attention是比较好理解的人类视觉机制,但怎么用在计算机问题上并不简单. 实际上15年之前就已经有人将attention用于视觉任务,但为什么17年最简单的SENet取得了空前的成功?其中一个原因是,前人的工作大多考虑空间上的(spatial)注意力,而SENet另辟蹊径,…

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…

论文信息 论文标题:Federated Graph Attention Network for Rumor Detection论文作者:Huidong Wang, Chuanzheng Bai, Jinli Yao论文来源:2022, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的谣言检测模型都是为单一的社交平台构建的,这忽略了跨平台谣言的价值.本文将联邦学习范式与双向图注意网络谣言检测模型相结合,提出了用于谣言检测的联邦图注意网络(Fed…

这篇文章是图像显著性领域最具代表性的文章,是在1998年Itti等人提出来的,到目前为止引用的次数超过了5000,是多么可怕的数字,在它的基础上发展起来的有关图像显著性论文更是数不胜数,论文的提出主要是受到灵长类动物早期视觉系统的神经结构和行为所启发而产生了视觉注意系统.灵长类动物具有很强的实时处理复杂场景的能力,视觉信息进行深入的处理之前,对所收集到的感觉信息进行选择,这些选择可能减少场景理解的复杂性,这个选择过程在一个空间有限的视野区域即所谓的注意焦点(focus of attention,…

1.摘要: 提出一个Attentional FM,Attention模型+因子分解机,其通过Attention学习到特征交叉的权重.因为很显然不是所有的二阶特征交互的重要性都是一样的,如何通过机器自动的从中学习到这些重要性是这篇论文解决的最重要的问题, 比如:作者举了一个例子,在句子"US continues taking a leading role on foreign payment transparency"中,除了"foreign payment transpare…

基本信息 论文题目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间:2018 期刊:ICLR 主要动机 探讨图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类.预测等问题:通过堆叠这种层(层中的顶点会注意邻居的特征),我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重,不需要任何一种耗时的矩阵操作(比如求逆)或依赖图结构的先验知识. CNN 结构可以有效用于解决网格状的结构数据,例如图像分类等.但是现有的许多任务的数据并不能表示为网格状的结构,而是分布在不规则的区域,如社交网络.生物网络等.这样…