代表的Self-Attention、Non-local Attention以及Spatial Transformer等。 2.1 自注意力:Self-Attention 自注意力是目前应用最广泛的注意力机制之一,self-attention及其变体广泛应用与自然语言处理、图像处理及语音识别的各个领域,特别是NLP领域,基于self-attention的Transformer结构已经成为NLP技术的基石。CV领域的self-...
图像处理中的Attention Mechanism 摘要:关于在图像处理任务(图像分类、超分辨率、图像描述、图像分割等)中添加注意力机制的问题,计算机视觉(computer vision)中的注意力机制(attention)就是想让系统学会注意重点信息。 参考博客:blog1总结的很好,blog2给了添加注意力的基本套路,blog3也可以看看,blog4是一篇关于注意力机制...
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出来了,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文Recurrent Models of Visual Attention,他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 中...
从上面 Self-attention 的计算过程可以看得出来,在计算点积时是不带有位置信息的,那这里就需要在输入时给到一个位置信息,位置编码通常是一个与输入序列长度相同的向量,每个位置的编码向量与输入元素的嵌入向量相加,Input_{final}=Input_{embedding}+PE。transformer采用的方式是使用基于正弦和余弦函数的固定位置编码。
注意力机制在机器学习中广泛应用，如自然语言处理、图像处理和语音识别等领域。按照注意力权重施加的方式和位置不同，主要分为空间域、通道域和混合域三种。空间域注意力方法，如Self-Attention、Non-local Attention，通过学习二维平面上的权重矩阵，对特征图进行加权处理，增强有用特征，弱化无用特征。通道...
【面向图像和描述生成的Attention模型】《Attention Models in Image and Caption Generation》by Liping Liu, Patrick Stinson http://t.cn/RVXbe9Y
这是一篇来自ECCV2018的文章,任务目标还是利用深度残差网络(deep residual network)来实现图像超分辨,提出的网络叫residual channel attention network (RCAN)。 主要贡献有两点: 提出了一个residual in residual (RIR)的结构使更深的网络可以被很好的训练(over 400 layers) ...
Coord Attention(CA)注意力机制是新提出的一种注意力机制,全面关注特征层的空间信息和通道信息,CoordA ttention简单灵活且高效,可以插在几乎不带来额外计算开销的前提下,提升网络的精度。可以一起简单学习一下。 博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/124215030 GIthub地址:https://github....
Attention Gate的细节包括theta、phi和psi操作，它们通过不同的卷积操作来生成和调整注意力系数，以聚焦于目标区域。尽管这种方法提高了约3个点的性能，但可视化效果是另一个亮点。随着训练迭代的进行，模型的注意力集中在待分割区域，有效地抑制了背景噪音。这种注意力机制与传统的非局部块不同，它更像一...
【新智元导读】近期,TensorFlow官方推文推荐了一款十分有趣的项目——用Attention模型生成图像字幕。而该项目在GitHub社区也收获了近十万“点赞”。项目作者Yash Katariya十分详细的讲述了根据图像生成字幕的完整过程,并提供开源的数据和代码,对读者的学习和研究都带来了极大的帮助与便利。