前言: 最近几年,注意力机制用来提升模型性能有比较好的表现,大家都用得很舒服.本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制,这种机制解决了SE,CBAM上存在的一些问题,产生了更好的效果,而使用与SE,CBAM同样简单. 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 代码地址: https://github.com/AndrewQibin/CoordAttention Introduction 大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升,但这些注意力机

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型

什么是Attention机制 Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上,而忽略其他不重要的因素.其中重要程度的判断取决于应用场景,拿个现实生活中的例子,比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特.根据应用场景的不同,Attention分为空间注意力和时间注意力,前者用于图像处理,后者用于自然语言处理.本文主要介绍Attention机制在Seq2seq中的应用. 为什么要用Attention机制 我们知道在Seq2seq模型中,原始编解码模型的encode过程会生成一个中间向量C

​ 前言: 前面分享了一篇<继SE,CBAM后的一种新的注意力机制Coordinate Attention>,其出发点在于SE只引入了通道注意力,CBAM的空间注意力只考虑了局部区域的信息,从而提出考虑全局空间信息的注意力机制. 在本文,将介绍另一个基于同样出发点的注意力模块,即Pyramid Split Attention (PSA).PSA具备即插即用.轻量.简单高效的特点.该模块与ResNet结合,通过PSA替代ResNet的bottleneck中的3x3卷积,组成了EPSANet. E

​  前言  人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注.本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文,论文提出了一个TransFER模型,在几个FER基准数据集上取得了SOTA性能. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ Background 在过去的几十年里,面部表情识别(FER)在计算机视觉研究领域受到了越来越多的关注,因为它对于让计

RFN-Nest 2021 研究 图像融合分为三步:特征提取,融合策略,图像重建. 当前端到端的图像融合方法:基于GAN的.还有本文提出的 研究背景:当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的. 研究目的:提出一种基于可以学习的融合网络架构(RFN)来实现端到端的图像融合方法(RFN-Nest). 研究方法: ​ 使用基于残差架构的残差网络结构(RFN)来取代传统融合方法. ​ 使用一种新颖的细节保留损失函数和特征增强损失函数来训练RFN. ​ 使用新颖的两阶段训练策略来完成融合

本文近期学习NMT相关知识,学习大佬资料,汇总便于后期复习用,有问题,欢迎斧正. 目录 RNN Seq2Seq Attention Seq2Seq + Attention Transformer Transformer-xl 1. RNN 根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构,不同结构自然就有不同的引用场合.如下图, one to one 结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景.one to many 结构,给一个输入得到一系列输出,

CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521   简介:我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络.给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度.通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特征细化的输入特征映射.因为 CBAM 是一个轻量级和通用的模块, 它可以无缝地集成到任何 CNN 架构只增加微不足道的间接

Global Gated Mixture of Second-order Pooling for Imporving Deep Convolutional Neural Network(2018 NIPS,大工李培华组) 论文motivation: (1)现存的池化:一阶GAP(全局均值池化)是很多CNN结构的标配,有研究者提出高阶池化来提高性能 (2)缺点:但是这些池化都有个缺点就是假设了样本服从了单峰分布,限制了CNN的表达能力. (3)论文的改进:于是论文提出了基于二阶池化的门混合结构来提

Facebook 人工智能研究院(FAIR)首席科学家 Devi Parikh 是 2017 年 IJCAI 计算机和思想奖获得者(IJCAI 两个最重要的奖项之一,被誉为国际人工智能领域的「菲尔兹奖」),并位列福布斯 2017 年「20 位引领 AI 研究的女性」榜单.她主要从事计算机视觉和模式识别研究,具体研究领域包括计算机视觉.语言与视觉.通识推理.人工智能.人机合作.语境推理以及模式识别. 2008 年到现在,Devi Parikh 先后在计算机视觉三大顶级会议(ICCV.CVPR.EC

注意力机制即Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用,在编解码器框架内,通过在编码段加入A模型,对源数据序列进行数据加权变换,或者在解码端引入A模型,对目标数据进行加权变化,可以有效提高序列对序列的自然方式下的系统表现. 什么是Attention? Attention模型的基本表述可以这样理解成(我个人理解):当我们人在看一样东西的时候,我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方,换句话说,当我们目光移到别处时,注意力随着目光的移动野在转移,这意味

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层

Spatial-Temporal Relation Networks for Multi-Object Tracking 2019-05-21 11:07:49 Paper: https://arxiv.org/pdf/1904.11489.pdf 1. Background and Motivation: 多目标跟踪的目标是:定位物体并且在视频中仍然可以保持他们的身份.该任务已经应用于多种场景,如视频监控,体育游戏分析,自动驾驶等等.大部分的方法都依赖于 “tracking-by-detect

1. 摘要 注意力机制是深度神经网络的一个设计趋势,其在各种计算机视觉任务中都表现突出.但是,应用到图像超分辨领域的注意力模型大都没有考虑超分辨和其它高层计算机视觉问题的天然不同. 作者提出了一个新的注意力模型,由针对 SR 问题优化的新的通道和空间注意力机制以及将这两者结合起来的融合机制组成.基于此,作者设计了一个残差注意力模块(RAM)以及用来超分辨的 SRRAM 网络. 2. 介绍 通常,大多数基于 CNN 来进行图像超分辨的方法在内部同等地处理所有类型的信息,这可能无法有效地区分内容的详

1. 摘要 CNN 中的特征包含着不同类型的信息,它们对图像重建的贡献也不一样.然而,现在的大多数 CNN 模型却缺少对不同信息的辨别能力,因此也就限制了模型的表示容量. 另一方面,随着网络的加深,来自前面层的长期信息很容易在后面的层被削弱甚至消失,这显然不利于图像的超分辨. 作者提出了一个通道和空间特征调制(CSFM)网络,其中一系列特征调制记忆(FMM)模块级联在一起来将低分辨率特征转化为高信息量的特征.而在每个 FMM 内部,则集成了许多通道和空间注意力残差块(CSAR)以及一个用来保留长

1. 摘要 作者提出了一个简单但有效的注意力模块 CBAM,给定一个中间特征图,我们沿着空间和通道两个维度依次推断出注意力权重,然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整. 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,额外开销忽略不计,并且可以与基本 CNN 一起进行端到端的训练. 在不同的分类和检测数据集上,将 CBAM 集成到不同的模型中后,模型的表现都有了一致的提升,展示了其广泛的可应用性. 2. 介绍 为了提升 CNN 模型的表现,最近的研究主要集中在三

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 71.看你是搞视觉的,熟悉哪些CV框架,顺带聊聊CV最近五年的发展史如何? 原英文:adeshpande3.github.io作者:Adit Deshpande,UCLA CS研究生译者:新智元闻菲.胡祥杰译文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651986617&am

Introduction (1)Motivation: 当前采用CNN-RNN模型解决行人重识别问题仅仅提取单一视频序列的特征表示,而没有把视频序列匹配间的影响考虑在内,即在比较不同人的时候,根据不同的行人关注不同的部位,如下图: (2)Contribution: 将注意力模型考虑进行人重识别中,提出了时空联合注意力池化网络(jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks,ASTPN). The Proposed Model Archite

题目:SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning 作者: Long Chen等(浙大.新国立.山大) 期刊:CVPR 2017 1       背景 注意力机制已经在自然语言处理和计算机视觉领域取得了很大成功,但是大多数现有的基于注意力的模型只考虑了空间特征,即那些注意模型考虑特征图像中的局部更“重要”的信息,忽略了多通道信息的重要性关系.这篇文章介绍了一种新

视频描述 顾名思义视频描述是计算机对视频生成一段描述,如图所示,这张图片选取了一段视频的两帧,针对它的描述是"A man is doing stunts on his bike",这对在线的视频的检索等有很大帮助.近几年图像描述的发展也让人们思考对视频生成描述,但不同于图像这种静态的空间信息,视频除了空间信息还包括时序信息,同时还有声音信息,这就表示一段视频比图像包含的信息更多,同时要求提取的特征也就更多,这对生成一段准确的描述是重大的挑战. 一.long-term Recurrent