直接上图,可以看出,论文使用了多路分支来做attention。一路为3*3,一路为5*5(其实用的是3*3的空洞卷积来代替), 注意:两路用的都是分组卷积(resnxt的做法)。然后两路直接融合(elementwise),然后一起去做SE,再将attention拆分, 分别去对上面的两路做attention。注意:一起经过softmax后,二者attention相加为1。最后...
但是分组是不行的，至少在自注意力机制上不能，group需要=1，分组卷积如下草图 而自注意力的公式是Q=...
其实现方法的实现步骤为:构造分组卷积注意力网络模块;将分组卷积注意力网络模块引入到一般的基于卷积神经网络的物体检测模型中;划分物体检测数据集;对数据集中的图像进行预测处理;使用训练数据用物体检测模型和分组卷积注意力网络模块进行协同训练;将验证数据送入到检测模型进行检测;得到检测结果;本发明利用构建的分组卷积...
针对传统基于注意力的行人重识别方法存在仅学习全局注意力图以及对明显不同领域或体系结构无法适应参数调整等问题,提出使用ResNet-50作为基础模型.通过结合多尺度注意力机制和分组卷积,实现行人重识别.此外,采用分类损失和三元组损失,使网络模型能够学习具有鉴别性的特征.实验结果表明,所提出的基于分组卷积的多尺度注意力...
一种基于注意力机制的排序分组卷积方法,所述方法包括以下步骤: [0008] 1)输入:前一层卷积神经网络的输出a∈r h × w × c ,利用全局平均池化获得a∈r h × w × c 每个通道的权重信息,即x∈r1×1× c ,其中h和w分别为特征图feature maps的高和宽,c表示通道的数量; ...
专利摘要:一种基于注意力机制的排序分组卷积方法,首先,通过全局平均池化获取输入特征图featuremaps的权重信息;然后,根据这些权重信息对特征图featuremaps进行排序;其后,将排序后的特征图featuremaps高信息量与低信息量组合进行分组卷积,并经1×1卷积将分组卷积后的输出升到与输入一样的维度;最后,通过注意力机制对输出进行...
33.s3、设计选择网络的步骤:设计选择网络时,基于注意力机制设计用于自适应重排输出的特征图通道;所述选择网络包括通道选择矩阵,所述通道选择矩阵用于记录特征图在层间传递的流通信息。将每一分组卷积层的输入作为基于注意力机制的选择网络的输入,输出经处理后成为通道选择矩阵s。在网络训练过程中,选择网络所起的作用如图...
本发明公开了一种基于空间注意力和分组卷积的行为识别方法及系统,该方法包括:稀疏采样:将输入的视频切帧后进行稀疏采样;构建网络结构,网络结构包括时空激励模块和运动激励模块两个分支:对于时空激励模块来说,首先将基于时序上的分组卷积加入到模块中,用于融合时序上的信息并且降低网络参数量;然后将空间注意力加入到模块中...
为更好地将图像去雨算法应用在户外监控,手机移动终端上,提出一种基于局部空间注意力机制的轻量级卷积神经网络.将图像去雨看作残差学习,既有利于从有雨图中去掉雨滴,又便于模型的训练与优化.深度可分离卷积作为模型提取特征的卷积操作,在不降低模型的性能情况下,显著降低模型的参数量与计算量.局部空间注意力模块利用空...
本发明公开了基于注意力机制的自适应分组卷积神经网络结构设计方法,涉及人工智能运算领域,针对现有分组卷积技术中特征图通道在层间不能有效流通的问题提出本方案.在设计选择网络时,基于注意力机制设计用于自适应重排输出的特征图通道;所述选择网络包括通道选择矩阵,所述通道选择矩阵用于记录特征图在层间传递的流通信息.优点...