额外注意力(additive attention)就没有查询向量,键向量和值向量,点积相似度的计算过程被一个额外的神经网络所替代,所以叫做额外注意力机制,所以点积注意力和额外注意力的 compatibility function不同,compatibility function可以理解为计算相似度的抽象函数。在《attention is all you need》论文中以点积注意力为主...
Segattetion,T-gate,Pag注意力引导,Unet模型缩放,FreeU,AutoCFG,离散采样算法-T8 Comfyui教程 10:03 进阶22-炸裂!Flux最强controlnet登场!手搓一个MistoLine工作流速度直接快3倍!详细参数讲解测评及工作流分享-T8 Comfyui教程 05:41 进阶23-地表最强!LayerStyle版Sam 2节点上线,还不会的就OUT了,详细测评...
基于地理遥感图像UNet配准网络,改进了一种半监督对抗性与注意力机制相结合的UNet配准网络.该网络由提取特征的编码器和精确定位的解码器组成,解码部分通过相加操作融合来自编码器的信息,卷积层与池化层之间引入了空间注意力与通道注意力相结合,有效抑制地理遥感图像中无关的区域,突出显著地理超遥感特征,使用对抗性相似优化...
随着油气资源的不断勘探开发,相对易开采的油气矿逐渐建成,地震勘探的研究重点也向地下更深,构造更复杂的区域转移.目前,传统的地震速度建模方法在稳定性,准确性和计算效率方面都面临挑战.因此,笔者利用将地震数据映射到速度模型的思路,提出了一种基于At-tention-UNet网络的深度学习速度建模方法.采用的这种方法利用有限差分...
Attention UNet设计了一种新颖的注意力门(Attention gate, AG)机制,使模型能够关注不同形状和大小的目标 Res-UNet增加了一种加权注意机制来提高分割性能。 R2U-Net结合了ResNet和U-Net的优点。 KiU-Net提出了一种利用欠完整和超完整特征的新结构,以帮助更好地分割具有小解剖结构的病变区域。
Research on the construction method of speed model based on Attention-UNet network 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 随着油气资源的不断勘探开发,相对易开采的油气矿逐渐建成,地震勘探的研究重点也向地下更深、构造更复杂的区域转移。目前,传统的地震速度建模方法在稳定性、准确性和计算效率方面都面临挑战...
Unet已被证明在声学特征提取方面是成功的[15],然而,连续的上下采样会导致频谱信息的损失。例如,从低频到高频区域的谐波结构的功率谱密度会逐渐减弱。另外,相邻帧之间的相关性也很重要,因此,获得每个语音样本的局部和全局信息是很重要的。2020年,U2net[16]被提出,其子Unet被用作嵌入层,并采用残差学习,从而有效地学...
FlashAttention-2与fastunet对于AIGC联合加速 为了进一步优化aigc生图效率,使用webui更快速地进行加速,我们针对diffusion model特点,通过fastunet与FlashAttention-2结合的方式进行加速,并取得了相对于flash1已有加速效果的大于40%的提速。 ▐ 实验环境 NVIDIA A10, CUDA Version: 11.4, webui-1.5.1, eas推理平台 ...
这篇论文的优点是, 第一,他 首先 对 transformer块进行创新, 形成了 能学习到 跨切片信息 的 CAT模块 把CAT模块 应用到 nnunet网络中, 就形成了 cat net 第二,他论证结果的时候, 也是从多个角度分析的, 比如,定性,定量 折线图,消融实验等等 全面的验证了模型的可行性 ...