CBAM: Convolutional Block Attention Module 简介 本文利用attention机制,使得针对网络有了更好的特征表示,这种结构通过支路学习到通道间关系的权重和像素间关系的权重,然后乘回到原特征图,使得特征图可以更好的表示. Convolutional Block Attention Module 这里的结构有点类似与SENet里的支路结构. 对于Channel attention module,先将原feature map分别做global avg pool…

CBAM: Convolutional Block Attention Module 2018-09-14 21:52:42 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Woo_Convolutional_Block_Attention_ECCV_2018_paper.pdf GitHub:https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorch 本文提出 channel atten…

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…

转自知乎 这货就是基于 SE-Net [5]中的 Squeeze-and-Excitation module 来进行进一步拓展 具体来说,文中把 channel-wise attention 看成是教网络 Look 'what’:而spatial attention 看成是教网络 Look 'where',所以它比 SE Module 的主要优势就多了后者 ------------------------------------ 我们先看看 SE-module: SE-module 流程: 将输…

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups  摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recurre…

Graph Attention Networks 2018-02-06  16:52:49 Abstract: 本文提出一种新颖的 graph attention networks (GATs), 可以处理 graph 结构的数据,利用 masked self-attentional layers 来解决基于 graph convolutions 以及他们的预测 的前人方法(prior methods)的不足. 对象:graph-structured data. 方法:masked self-a…

1. 论文思想 将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels. (spatial convolution + linear projection.) 2. 两种卷积对比 3. 总结 简单概括就是spatial conv + linear projection,但是在spatial conv的时候用了一个residual connection,感觉很有道理,例如是一个vertica…

目录 简介 模型结构 Position Embeddings GLU or GRU Convolutional Block Structure Multi-step Attention Normalization Strategy Initialization 简介 写这篇博客主要是为了进一步了解如何将CNN当作Encoder结构来使用,同时这篇论文也是必看的论文之一.该论文证明了使用CNN作为特征抽取结构实现Seq2Seq,可以达到与 RNN 相接近甚至更好的效果,并且CNN的高并行能力能够大…

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

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…