从上图可以看出,CBAM模块由两个注意力模块组成:通道注意力模块(Channel Attention Module)和空间注意力模块(Spatial Attention Module)。 CBAM 通道注意力示意图 CBAM中通道注意力这边主要简单说一下,它使用全局平均池化和全局最大池化分别来获取每个通道的全局统计信息(SENet仅使用全局平均池化),并通过两层全连接层来学...
3. Cross-view spatial attention: MLP implemented as 1D Conv (proposal prediction)4. an additional constraint of attention variance (focus on specific targets),在训练时这个constraint是作为一个auxiliary loss实现的5. plug-and-play fusion module 即插即用 先看整体模型结构与单视角点云检测模型(比如: ...
MDCR模块: Spatial Feature Refinement:MDCR模块通过多个深度可分离卷积层捕获不同感受野范围的空间特征,更细致地建模目标和背景之间的差异,提高了定位小目标的能力 。 Multi-Dilated Channel Refiner(MDCR)模块是HCF-Net中的关键组成部分,旨在增强网络对红外小目标检测的特征表示和区分能力。 MDCR模块的目的:MDCR模块旨在...
每个块由一个动态位置编码(DPE)层、一个双动态token混频器(D-Mixer)和一个多尺度前馈网络(MS-FFN)组成。 Overlapping Spatial Reduction Attention (OSRA) 空间降维注意(SRA)在前人的研究中得到了广泛的应用,利用稀疏标记区域关系高效提取全局信息。然而,为了减少标记计数而进行的非重叠空间缩减打破了patch边界附近的空...
本文提出了一种可学习的空间金字塔注意力池化(Spatial Pyramid Attentive Pooling (SPAP))方法,这是一种新颖的架构单元,可以很容易地融合到GAN和CycleGANs的生成器和鉴别器中。SPAP融合空洞空间金字塔,瀑布流注意力机制和残差连接。利用了这三个组件的优势,促进了端到端的生成学习: 通过ASPP融合多尺度信息 通过注意力...
Overlapping Spatial Reduction Attention (OSRA) 空间降维注意(SRA)在前人的研究中得到了广泛的应用,利用稀疏标记区域关系高效提取全局信息。然而,为了减少标记计数而进行的非重叠空间缩减打破了patch边界附近的空间结构,降低了token的质量。为了解决这一问题,在SRA中引入了重叠空间缩减(OSR),通过使用更大的重叠斑块来更好...