代码地址:https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-Networks Attention UNet在UNet中引入注意力机制,在对编码器每个分辨率上的特征与解码器中对应特征进行拼接之前,使用了一个注意力模块,重新调整了编码器的输出特征。该模块生成一个门控信号,用来控制不同空间位置处特征的重要性,如下图中红色圆圈所示。 Attenti...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1804.03999 论文代码:https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-Networks 摘要 我们提出了一种用于医学成像的新型注意门(AG)模型,该模型自动学习聚焦不同形状和大小的目标结构。使用AGs训练的模型隐式学习抑制输入图像中的不相关区域,同时突出对特定任务有用的显著特征。这使我...
代码地址:https://github.com/yaoli/arctic-capgen-vid 3.4 用于改善超声扫描平面检测 Attention-Gated Networks for Improving Ultrasound Scan Plane Detection 主要思想:在这项工作中,将注意门控网络应用于实时自动扫描平面检测以进行胎儿超声筛查。胎儿超声中的扫描平面检测是一个具有挑战性的问题,因为图像质量差,导致...
代码地址:https://github.com/yaoli/arctic-capgen-vid 3.4 用于改善超声扫描平面检测 Attention-Gated Networks for Improving Ultrasound Scan Plane Detection 主要思想:在这项工作中,将注意门控网络应用于实时自动扫描平面检测以进行胎儿超声筛查。胎儿超声中的扫描平面检测是一个具有挑战性的问题,因为图像质量差,导致...
步步为赢/Attention-Gated-Networks 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail ...
Attention Gated Networks (Image Classification & Segmentation) Pytorch implementation of attention gates used in U-Net and VGG-16 models. The framework can be utilised in both medical image classification and segmentation tasks. The schematics of the proposed Attention-Gated Sononet ...
convolutional networks for image captioning,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), Jul. 2017, pp. 5659–5667. [21] J. Schlemper et al., “Attention gated networks: Learning to lever- age salient regions in medical images,” Med. Image Anal., vol. 53, ...
实验表明，GaAN在多个任务中均表现出色。研究还对比了图池化聚合器和图对称求和聚合器，进一步验证了GaAN的有效性。在交通速度预测的Graph GRU测试中，同样显示了GaAN模型的卓越性能。最后，推荐Zhiyuan Liu教授的《Introduction to Graph Neural Networks》一书，对入门学习者极具价值。
首先,提出了一种gated attention-based recurrent network,也就是在经典的attention-based recurrent networks上额外增加了门机制,这样做的主要原因是针对阅读理解的问题,段落中的每个单词的重要性是不同的。通过门机制,模型根据段落与问题的相关程度,赋予了段落中不同词的重要程度,掩盖了段落中不相关的部分。 由于RNN本...
Gated Self-Attention: 这里的大部分思想与Gated Self-Matching Networks for Reading Comprehension and Question Answering这篇文章中关于gated attention-based以及self matching的论述类似。 门控自注意力机制主要解决以下问题: 聚合段落信息 嵌入(embed)段落内部的依赖关系,在每一时间步中优化P和A的嵌入表示。