1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc…

 Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型.该模型是利用RL来训练 Deep RNN,以找到输入图像中最相关的区域.尽管在训练的过程中,仅仅给出了类别标签,但是仍然可以学习定位并且识别出多个物体. Deep Recurrent Visual Attention Model 文中先以单个物体的分类为基础,再拓展到多个…

Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域转移到另一个区域.这么一个一个的区域,就是定义的part,或者说是 glimpse.然后将这些区域的信息结合起来用于整体的判断和感受. 站在某个底层的角度,物体的显著性已经将这个物体研究的足够透彻.本文就是从这些东西…

A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 题目:A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 作者:Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur 领域:视觉显著性 类型:新问题,新方法 核心思想 从人类视觉心理学的角度入手来研究该问题,采用方法包含了两部分,一是提取显著…

Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention 2018-08-10 10:15:06 Paper (ICML-2015):http://proceedings.mlr.press/v37/xuc15.pdf Theano (Offical Implementation): https://github.com/kelvinxu/arctic-captions TensorFlow: htt…

这篇文章是图像显著性领域最具代表性的文章,是在1998年Itti等人提出来的,到目前为止引用的次数超过了5000,是多么可怕的数字,在它的基础上发展起来的有关图像显著性论文更是数不胜数,论文的提出主要是受到灵长类动物早期视觉系统的神经结构和行为所启发而产生了视觉注意系统.灵长类动物具有很强的实时处理复杂场景的能力,视觉信息进行深入的处理之前,对所收集到的感觉信息进行选择,这些选择可能减少场景理解的复杂性,这个选择过程在一个空间有限的视野区域即所谓的注意焦点(focus of attention,…

The visual attention mechanism may have at least the following basic components [Tsotsos, et. al. 1995]: (1) the selection of a region of interest in the visual field; (2) the selection of feature dimensions and values of interest; (3) the control of…

A Survey of Visual Attention Mechanisms in Deep Learning 2019-12-11 15:51:59 Source: Deep Learning on Medium Visual Glimpses and Reinforcement Learning The first paper we will look at is from Google’s DeepMind team: “ Recurrent Models of Visual Atten…

paper url: https://papers.nips.cc/paper/5542-recurrent-models-of-visual-attention.pdf year: 2014 abstract 这篇文章出发点是如何减少图像相关任务的计算量, 提出通过使用 attention based RNN 模型建立序列模型(recurrent attention model, RAM), 每次基于上下文和任务来适应性的选择输入的的 image patch, 而不是整张图片, 从而使得计算量…

Link of the Paper: https://arxiv.org/pdf/1502.03044.pdf Main Points: Encoder-Decoder Framework: Encoder uses a convolutional neural network to extract a set of feature vectors which the authors refer to as annotation vectors. The extractor produces L…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1502.03044.pdf 代码链接:https://github.com/kelvinxu/arctic-captions & https://github.com/yunjey/show-attend-and-tell & https://github.com/jazzsaxmafia/show_attend_and_tell.tensorflow 主要贡献 在这篇文章中,作者将“注意力机制(Attention Mechanism…

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解. 一.基本信息 **\1.标题:**Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering **\2.作者:**Peter Anderson,Xiaodong…

参考:modeling visual attention via selective tuning attention问题定义: 具体地, 1) the need for region of interest selection 2) the need for features of interest selection 3) the problem with information flow (four problems) (4)the need for shift selection in…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分…

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…

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提…

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque…

    本文转自:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html     Attention Index 参考列表 Attention Attention在视觉上的递归模型 模型 训练 效果 Torch代码结构 (TODO)基于Attention的图片生成 基于Attention的图片主题生成 模型 编码 解码 Stochastic “Hard” Atten…

Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少,或者说是非受限的视觉场景.这个工作和前者很大程度上的不同在于,用一个更加有效的视觉网络,并且在attention RNN之外进行视觉网络的预训练. 前人的工作在学习 visual attention model 时已经解决了一些计算机视觉问题,并且表明加上不同的attention mec…

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20…

RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用. 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的…

Learning regression and verification networks for long-term visual tracking 2019-02-18 22:12:25 Paper:https://arxiv.org/abs/1809.04320 Code:https://github.com/xiaobai1217/MBMD 一.文章动机: 本文是为了更好的处理长期跟踪问题,而提出一种结合 Regression 和 Classification Network 的跟踪方法…

前言 这里学习的注意力模型是我在研究image caption过程中的出来的经验总结,其实这个注意力模型理解起来并不难,但是国内的博文写的都很不详细或说很不明确,我在看了 attention-mechanism后才完全明白.得以进行后续工作. 这里的注意力模型是论文 Show,Attend and Tell:Neural Image Caption Generation with Visual Attention里设计的,但是注意力模型在大体上来讲都是相通的. 先给大家介绍一下我需要注意力模型的…

这篇文章目前发表在arxiv,日期:20180309. 这是一篇针对多种综合性信息的视觉显著性检测的综述文章. 注:有些名词直接贴原文,是因为不翻译更容易理解.也不会逐字逐句都翻译,重要的肯定不会错过^_^.我们的目的是理解文章思想,而不是为了翻译而纯粹翻译.翻译得不好,敬请包涵~ 欢迎同道中人QQ交流:1505543113 abstract: 随着采集技术( acquisition technology)的发展,许多综合性信息(comprehensive information)诸如depth…

0. 引言 神经网络中的注意机制就是参考人类的视觉注意机制原理.即人眼在聚焦视野区域中某个小区域时,会投入更多的注意力到这个区域,即以"高分辨率"聚焦于图像的某个区域,同时以"低分辨率"感知周围图像,然后随着时间的推移调整焦点. 参考文献: [arxiv] - .attention search [CV] - Mnih V, Heess N, Graves A. Recurrent models of visual attention[J]. arXiv prepr…

视觉显著性检测(Visual saliency detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域). 视觉注意机制(Visual Attention Mechanism,VA),即面对一个场景时,人类自动地对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域,这些人们感兴趣区域被称之为显著性区域.如图所示,当看到这幅图像时,图中的四个人最能引起人的注意. 人类视觉注意机制有两种策略: 1)自底而上基于数据驱动的注意机制 仅受感知数据的驱动,将人的视点指导到场…

Visual Question Answering with Memory-Augmented Networks 2018-05-15 20:15:03 Motivation: 虽然 VQA 已经取得了很大的进步,但是这种方法依然对完全 general,freeform VQA 表现很差,作者认为是因为如下两点: 1. deep models trained with gradient based methods learn to respond to the majority of train…

Adam Kosiorek About Attention in Neural Networks and How to Use It this blog comes from: http://akosiorek.github.io/ml/2017/10/14/visual-attention.html  Oct 14, 2017 Attention mechanisms in neural networks, otherwise known as neural attention or just…

Attention in Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks by Jason Brownlee on June 30, 2017 in Deep Learning   The Encoder-Decoder architecture is popular because it has demonstrated state-of-the-art results across a range of domains. A limitati…