Attentional Feature Fusion [toc] 论文地址 1.思考的问题? 2.Motivation&&做了什么? Motivation!!! 目前的方法做多尺度的特征融合,大多都是直接将他们相加或者拼接起来。 本文提出了一个 attentional feature fusion的方法,为了更好的fuse语义和尺度不连续的问题,本文提出了一个多尺
3.iterative Attentional Feature Fusion (iAFF) 在注意力特征融合模块中, X,Y 初始特征的融合仅是简单对应元素相加,然后作为注意力模块的输入会对最终融合权重产生影响。作者认为如果想要对输入的特征图有完整的感知,只有将初始特征融合也采用注意力融合的机制,一种直观的方法是使用另一个attention模块来融合输入的特征...
我们首先将特征维度降低到输入的1/16,然后经过ReLu 激活后再通过一个Fully Connected AFF-注意力特征融合 | Attentional Feature Fusion Abstract:特征融合是来自不同层或分支的特征的组合,是现代网络体系结构中无所不在的一部分。它通常通过简单的操作(例如求和或拼接)来实现,但这可能不是最佳选择。在这项工作中,我...
初始融合质量作为注意力模块的输入会对最终融合权重产生影响。iAFF针对初始特征集成对于注意力特征融合影响比较大的问题,使用额外一层AFF生成更好的初始特征,即iterative Attentional Feature Fusion (iAFF): 3-3 Examples: InceptionNet, ResNet, and FPN
Attentional Feature Fusion阅读笔记 WACV 2021 Yimian Dai, Fabian Gieseke, Stefan Oehmcke, Yiquan Wu, Kobus Barnard 论文地址 一、简介 现有注意力存在三个缺点:1)有限的使用场景,SKNet和ResNeSt只关注同一层的特征选择,而跨层融合未得到有效解决,面临着如何集成不同尺度特征的问题。2)简单的初始集成,为了将...
ECCV 2022 | Lightweight Attentional Feature Fusion: A New Baseline for Text-to-Video Retrieval,本文主要讨论了文本检索视频任务中的特征融合问题。提出了一种基于轻量但是有效的特征融合模块LAFF构建的跨模态双端融合架构。
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Attentional Feature Fusion MXNet/Gluon code for "Attentional Feature Fusion"https://arxiv.org/abs/2009.14082 What's in this repo so far: Code, trained models, and training logs for CIFAR-100 and ImageNet PS: If you are the reviewers of our submitted paper, please note that the accuracy ...
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