可变形卷积:可变形卷积通过引入可学习的偏移量来适应物体形状的变化,从而提高模型的适应性和特征提取能力。 注意力机制:注意力机制可以动态地关注输入数据中的重要特征,提高模型的性能和效率。 结合使用:结合可变形卷积和注意力机制可以进一步提升模型的性能。例如,可变形卷积可以捕捉到更精确的局部特征,而注意力机制可以...
Deformable Attention 结构图: Deformable Attention 2、DAT 在Deformable Attention 的基础上,论文进一步提出一个Transformer架构 DAT (Deformable Attention Transformer) 。DAT 采用类似金字塔的结构,包含多个阶段,每个阶段都包含局部注意力模块和可变形注意力模块,从而能够有效地学习多尺度特征并建模长距离依赖关系。 通过其...
第一阶段和第二阶段采用局部注意力和移位窗口注意力。这些是 Swin Transformer 中使用的具有受限感受野的自注意力识别方法。第3阶段和第4阶段采用局部注意力和可变形注意力。通过交替执行局部识别和全局识别，有助于提高准确性。之所以只在后半段过程中采用可变形注意力，是因为ViT模型在识别的早期阶段倾向于局部识别，...
对于不同阶段的可变形注意力，该研究用不同阶段的可变形注意力替换了 Swin Transfomer [26] 的移位窗口注意力。如下表 7 所示，仅替换最后阶段的注意力提高了 0.1，替换最后两个阶段导致性能增益为 0.7（达到 82.0 的整体准确度）。然而，在早期阶段用更多可变形注意力替换会略微降低准确性。可视化 该研究在...
在此基础上,该研究提出了可变形注意力 Transformer(Deformable Attention Transformer,DAT),一种具有可变形注意力的通用主干网络模型,适用于图像分类和密集预测任务。该研究通过大量基准测试实验证明了该模型的性能提升。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.00520v1 ...
方法:论文介绍了一种基于可变形注意力Transformer U-Net的智能皮肤病变分割模型,该模型结合了可变形卷积和双向注意力机制来提高皮肤癌图像中皮肤病变分割的精度。实验证明BiADATU-Net在所有数据集上的准确率均超过了96%。 创新点: 设计了一种名为BiADATU-Net的新型医疗图像分割框架,以端到端的方式集成了两种不同的...
可变形注意力 Transformer 现有的分层视觉 Transformer,特别是 PVT 和 Swin Transformer 试图解决过多注意力的挑战。前者的下采样技术会导致严重的信息损失,而后者的 Swin 注意力导致感受野的增长要慢得多,这限制了对大型物体进行建模的潜力。因此,需要依赖于数据的稀疏注意力来灵活地对相关特征进行建模,从而导致首先在...
可变形注意力颠覆式创新!计算成本直降85% 可变形注意力颠覆式创新!计算成本直降85%,附13种创新思路+代码#人工智能 #深度学习 #注意力机制 #论文创新点 - 人工智能论文搬砖学姐于20240708发布在抖音,已经收获了20.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
可变形卷积+注意力,新趋势! 在深度学习领域,传统的卷积神经网络(CNN)在处理大规模图像和复杂卷积核时,常常因为固定的感受野和采样位置,难以适应物体形状的变化,导致对几何形变的适应能力较弱,计算效率和性能下降。近年来,研究者们提出了可变形卷积+注意力机制的方法,这种方法不仅显著提高了模型的适应性和特征提取能力...
在此基础上,该研究提出了可变形注意力 Transformer(Deformable Attention Transformer,DAT),一种具有可变形注意力的通用主干网络模型,适用于图像分类和密集预测任务。该研究通过大量基准测试实验证明了该模型的性能提升。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.00520v1 ...