【AI不惑境】计算机视觉中注意力机制原理及其模型发展和应用 / 开普饭

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读基于双重注意力机制,本文针对Pixel-wise regression的任务,提出了一种更加精细的双重注意力机制--极化自注意力.在人体姿态估计和语义分割任务上, ...

自从引入网络以来,深度学习中的注意力机制在机器翻译和社区中广受欢迎.然而,在计算机视觉中,卷积神经网络 (CNN) 仍然是常态,自注意力才刚刚开始慢慢渗透到研究的主体中,要么补充现有的架构,要么完全 ...

作者丨Happy 编辑丨极市平台极市导读本文介绍了一种非常巧妙的通道注意力机制,从频域角度分析,采用DCT对SE进行了扩展.所提方法简单有效仅需更改一行代码即可实现比SENet50提升1.8%的性 ...

最近要开始使用Transformer去做一些事情了,特地把与此相关的知识点记录下来,构建相关的.完整的知识结构体系. 以下是要写的文章,本文是这个系列的第二十三篇,内容较为深入,需要学习基础的同学点击 ...

一. Address 来自于清华大学的一篇文章,收录于AAAI 2020的论文:Self-Attention ConvLSTM for Spatiotemporal Prediction. 论文地址: ...

❝ GiantPandaCV导语:这篇文章为大家介绍了一下Transformer模型,Transformer模型原本是NLP中的一个Idea,后来也被引入到计算机视觉中,例如前面介绍过的DETR就是将 ...

当我们在翻译软件上输入 "Transformer is a novel neural network architecture based on a self-attention mecha ...

作者丨Happy 编辑丨极市平台极市导读通道注意力机制对于提升模型性能极为有效,但是忽略了位置信息,这对于生成空间选择注意力图非常重要,本文将位置信息嵌入到通道注意力中,针对如何有效提升移动网络的 ...

作者简介 CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元 ...

CNN 通过堆叠更多的卷积层来提高性能,而 transformer 在层次更深时会很快进入饱和.基于此,来自新加坡国立大学和字节跳动 AI Lab 的研究者引入了 Re-attention 机制,以很 ...

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过往的研究常常有这样的归因谬误,认为带注意力机制的神经网络中,学出的注意力分布似乎能决定模型输出.这篇NAACL文章<Attention is not Explanation>,从对抗注意 ...

【AI不惑境】计算机视觉中注意力机制原理及其模型发展和应用