CNN可以根据特征图主动进行空间变换,而不需要额外的训练和监督,并成功地进行小规模的图像分类。后来将这项工作扩展到各种计算机视觉问题,用于评估循环对称性(Lin等人,2017)。我们的方法在不增加CNN计算次数的情况下实现了对特征图的简单特征转换,从而在单个残差块中获得更丰富的特征信息,提高网络的整体性能。我们认为,特...
[论文笔记] Residual Attention Network for Image Classification 说在前面 个人心得: 提出了一种残差注意力模块。本来在我的理解中,注意力就是为正常的CNN前馈过程加一层权重(可以是对应每层CNN),但是没想到本文还融入了残差设计,并解释了为什么只添加mask在深层之后会导致性能下降。 看论文的时候一下子没想通为什么...
一般CNN中每个通道学习到的滤波器都对局部感受野进行操作,也就意味着U中每个feature map都无法利用其它feature map的上下文信息,而且网络较低的层次上其感受野尺寸都是很小的,这样情况就会更严重。 U(多个feature map)可以被解释为局部描述子的集合,这些描述子的统计信息对于整个图像来说是有表现力的。(实数...
主要思想也很简单,CNN中的 convolution单元每次只关注邻域 kernel size 的区域,就算后期感受野越来越大,终究还是局部区域的运算,这样就忽略了全局其他片区(比如很远的像素)对当前区域的贡献。 所以non-local blocks 要做的是,捕获这种 long-range 关系:对于2D图像,就是图像中任何像素对当前像素的关系权值;对于3D视频,...
The application of two-level attention models in deep convolutional neural network for fine-grained image classification—CVPR2015 1. Spatial Transformer Networks(空间域注意力)—2015 nips Spatial Transformer Networks(STN)模型[4]是15年NIPS上的文章,这篇文章通过注意力机制,将原始图片中的空间信息变换到另...
权值由ImageNet数据集上训练的模型参数初始化。我们使用更快的R-CNN[4]检测框架作为评估模型的基础,并遵循[76]中描述的超参数设置(即 使用' 2x '学习方案进行端到端训练)。我们的目标是评估用SE-ResNet替换对象检测器中的主干架构(ResNet)的效果,这样性能上的任何变化都可以归因于更好的表示。表7报告了使用...
Attention机制已经被证明在很多的任务中都能提升其性能,我们在《AI不惑境》中已经专门总结了这个问题,今天给大家介绍一下来自于ElementAI的一个用于细粒度图像分类的复杂多尺度Attention模型。 有三AI知识星球-网络结构1000变 Pay attention to Activations 本文是一种多尺度的attention方法,它估计网络不同深度不同抽象层级...
Residual Attention Network for Image Classification(http://cn.arxiv.org/abs/1704.06904v1) 1.7 空间和通道上的Attention: SCA_CNN 2017_CVPR, 浙江大学,腾讯AI Lab 结合Spatial-attention和Channel-wise Attention以及multi-layer, 应用在图像字幕分类上字幕. ...
主要思想也很简单,CNN中的 convolution单元每次只关注邻域 kernel size 的区域,就算后期感受野越来越大,终究还是局部区域的运算,这样就忽略了全局其他片区(比如很远的像素)对当前区域的贡献。 所以non-local blocks 要做的是,捕获这种 long-range 关系:对于2D图像,就是图像中任何像素对当前像素的关系权值;对于3D视频,...
由于拥有卓越的分类能力,它曾助力百度计算机视觉团队夺取了 ActivityNet Kinetis Challenge 2017 挑战赛的冠军。该模型通过带 Shifting operation 的 Attention clusters,处理经过 CNN 模型抽取特征的视频的 RGB、光流、音频等数据,实现视频分类。 Attention Cluster 模型...