Residual Attention Network for Image Classification（CVPR 2017）详解

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Residual Attention Network for Image Classification（CVPR 2017）详解

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…

Paper | Residual Attention Network for Image Classification

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,…

graph attention network（ICLR2018）官方代码详解（tensorflow）-稀疏矩阵版

论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 之前非稀疏矩阵版的解读:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 我们知道图的邻接矩阵可能是稀疏的,将整个图加载到内存中是十分耗费资源的,因此对邻接矩阵进行存储和计算是很有必要的. 我们已经讲解了图注意力网络的非稀疏矩阵版本,再来弄清其稀疏矩阵版本就轻松了,接下来我们将来看不同之处.…

graph attention network（ICLR2018）官方代码详解（te4nsorflow）

论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 我并没有完整看过这篇论文,但是在大致了解其原理之后就直接看了代码= =. 接下来我将从代码的整个流程开始讲解,首先解析的是不用稀疏矩阵存储的: 使用的数据集:Cora dataset Cora数据集简要介绍: 图节点数:2708 每个节点的特征维度:1433 邻接矩阵:(2708,2708),关系表示的是论文之间的引用关系类别数:7 目录结…

POJ 3164 Command Network（最小树形图模板题+详解）

http://poj.org/problem?id=3164 题意: 求最小树形图. 思路: 套模板. 引用一下来自大神博客的讲解:http://www.cnblogs.com/acjiumeng/p/7136604.html 算法步骤如下: 1.判断图的连通性,若不连通直接无解,否则一定有解. 2.为除了根节点以外的所有点选择一个权值最小的入边,假设用pre数组记录前驱,f数组记录选择的边长,记所选边权和为temp. 3.(可利用并查集)判断选择的的边是否构成环,若没有则直接$ans+=tem…

CVPR 2017 Paper list

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…