ISSA: Interlaced Sparse Self-Attention 论文基本思路:这篇论文的基本思路是“交错”。如下图所示,首先通过permute将feature以一定规律打乱,然后将feature map分为几个块分别做self-attention,这样获得的是long-range 的attention信息;此后,再进行一次permute还原回原来的特征位置,再次进行分块attention,获得了short-range ...
原理代码讲解|通道级单头自注意力模块 CVPR热点问题之加速推理训练 Single-Head Self-Attention【V1代码讲解032】, 视频播放量 1401、弹幕量 0、点赞数 28、投硬币枚数 10、收藏人数 62、转发人数 6, 视频作者 布尔大学士, 作者简介 工学博士在读,做通俗易懂的科研分享,工
GPU的并行化能够大大加速计算过程,如果模型不能够并行计算,会导致运算速度很低。 Transformer架构引入Self-attention自注意力机制可取代RNN。 2017年,Google发布《Attention is All You Need》Transformer模型通过采用Self-Attention 自注意力机制,完全抛弃了传统RNN在水平方向的传播,只在垂直方向上传播,只需要不断叠加Self-...
ISSA: Interlaced Sparse Self-Attention 论文基本思路:这篇论文的基本思路是“交错”。如下图所示,首先通过permute将feature以一定规律打乱,然后将feature map分为几个块分别做self-attention,这样获得的是long-range 的attention信息;此后,再进行一次permute还原回原来的特征位置,再次进行分块attention,获得了short-range ...
Self-attention机制是神经网络的研究热点之一。本文从self-attention的四个加速方法:ISSA、CCNe、CGNL、Linformer 分模块详细说明,辅以论文的思路说明。 Attention 机制最早在NLP 领域中被提出,基于attention 的transformer结构近年在NLP的各项任务上大放异彩。在视觉任务中,attention也收到了很多的关注,比较有名的方法包括No...
水平+垂直attention:Ccnet: Criss-cross attention for semantic segmentation A2-Nets: Double Attention Networks 降低attention计算过程中的某个维度 降低N维度:Linformer: Self-Attention with Linear Complexity 降低C维度:常用方法了,通常就是C/2 或者C/4 ...