attention, transformers
这啥呀,慢慢啃
Attention
最初来源于 NLP 机器翻译的 Sequence to Sequence 模型,早先的encoder-decoder结构随着句子长度增加翻译性能会下降,因为模型记不住太长的句子。人类翻译的直观的感觉是看一部分翻译一部分,只关心要翻译的那一小部分,这个就是attention的原理。而transformer是基于attention机制的一种网络结构。个人比较关注CV,所以想在这里整理一下相关的资料。
“the CBAM paper was the first to successfully showcase the wide applicability of the module, especially for Image Classification and Object Detection tasks.”
CV里面常见的有 CBAM。。。
Terms:
GAP - Global avg pool
BAM
CBAM
SE-Net
Ref:
- Attention in computer vision
- An Overview of the Attention Mechanisms in Computer Vision
- 一文看懂 Attention(本质原理+3大优点+5大类型)
- 深度学习中的 Attention 机制总结与代码实现(2017-2021年)
- 注意力机制技术总结
Transformers
Ref:
Transformers in Vision: A Survey
Vision Transformers (ViT) in Image Recognition – 2021 Guide
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