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

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

Residual Attention 文章: Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition, ICCV2021 下面说一下我对这篇文章的浅陋之见, 如有错误, 请多包涵指正. 文章的核心方法 如下图所示为其处理流程: 图中 X 为CNN骨干网络提取得到的feature, 其大小为 d*h*w , 为1个batch数据. 一般 d*h*w=2048*7*7 . 从图中可以看到, 有2个分支

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

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

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,

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

CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521   简介:我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络.给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度.通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特征细化的输入特征映射.因为 CBAM 是一个轻量级和通用的模块, 它可以无缝地集成到任何 CNN 架构只增加微不足道的间接

论文:CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文链接 pytorch代码 论文:Approach for Fashion Style Recognition on JD AI Fashion-Challenge 论文链接 CVPR2018论文<Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm> 论文链接 同时发布Wider Facial Landmarks in-the-wil

论文地址:单耳语音增强的时频注意 引用格式:Zhang Q, Song Q, Ni Z, et al. Time-Frequency Attention for Monaural Speech Enhancement[C]//ICASSP 2022-2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2022: 7852-7856. 摘要 大多数语音增强研究通常

Pan He_ICCV2017_Single Shot Text Detector With Regional Attention 作者和代码 caffe代码 关键词 文字检测.多方向.SSD.$$xywh\theta$$ .one-stage.开源 方法亮点 Attention机制强化文字特征: Text Attentional Module 引入Inception来增强detector对文字大小的鲁棒性:Hierarchical Inception Module(HIM) 方法概述 本文方法

论文信息 论文标题:Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism论文作者:Siqi Miao, Mia Liu, Pan Li论文来源:2022,ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 1.1 引入 GNN的可解释性问题:通常旨在从原始的输入图中提取一个子图:人们希望提取的子图中仅包含最能帮助标签预测的信息. 例子:如下图,我

论文信息 论文标题:How Attentive are Graph Attention Networks?论文作者:Shaked Brody, Uri Alon, Eran Yahav论文来源:2022,ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract 在 GAT中,每个节点都为它的邻居给出自己的查询表示.然而,在本文中证明了 GAT 计算的是一种非常有限的注意类型:注意力分数在查询节点上是无条件的.本文将其定义为静态注意力,并提出了相应的动态注意力 GATv

论文分享第四期-2019.04.16 Residual Attention Network for Image Classification,CVPR 2017,RAN 核心:将注意力机制与ResNet结合,用于图像分类.论文设计了一个注意力模块(Attention Module),通过级联该模块(即增加模型深度),网络可以学到细粒度的特征图谱(fined-grained feature maps),因为随着层数的加深,来自不同模块的注意力感知特征可以自适应地改变. 除了注意机制带来的更具判别性

论文及代码 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.04402 代码:http://www.svcl.ucsd.edu/projects/universal-detection/ 概述 文章提出了一个通用的目标检测系统,适用于不同的图像领域而不需要该领域的先验知识.通过引入一个新的适应层系列(基于SE和新的领域-关注机制).在所提出的通用检测器中,所有参数和计算都在领域之间共享,并且单个网络始终处理所有领域.作者在新的数据集上做实验(11个不同的目标检测数据集组成),检测

注意力机制之Attention Augmented Convolutional Networks 原始链接:https://www.yuque.com/lart/papers/aaconv 核心内容 We propose to augment convolutional operators with this self-attention mechanism by concatenating convolutional feature maps with a set of feature map

Dual Attention Network for Scene Segmentation 原始文档 https://www.yuque.com/lart/papers/onk4sn 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务. 与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行

Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务.       与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行建模. 位置力关注模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置处的特征

Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking  ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com/skyoung/MemTrack (Tensorflow Implementation) [Note]This paper is developed based on Siamese Network and DNC(Na