bottom up attention 解读 在深度学习和自然语言处理领域,Bottom-Up Attention是一种重要的注意力机制,它在 Transformer 架构中得到广泛应用。这种注意力机制与传统的自顶向下(Top-Down)注意力不同,它从输入数据的底层(Bottom)开始,逐层向上计算注意力权重,从而提供了一种更直接、高效的方式来捕获输入数据中的重要...
bottom up attention为py-faster-rcnn在 Visual Genome 数据集预训练的模型,官方py-faster-rcnn在COCO数据集预训练下仅识别80个class,bottom up attention可识别1600个object class以及400个属性类别. 论文地址: Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answeringwww.panderson...
Top-down atttention 和 Bottom-up attention 结合起来,作者说 bottom-up attention 就是将图片的一些重要得区域提取出来,每一个区域都有一个特征向量,Top-down attention 就是确定特征对文本得贡献度。 对于一个图片I,提取出k个图片特征V=\{v_1,v_2,...,v_k\},v_i \epsilon R^D,每一个特...
1) Bottom-up attention 自底向上注意 2) bottom-up 自底向上 1. An Optimized Bottom-Up Time Series Segmentation Algorithm; 一种优化的自底向上时间序列分段算法 2. This paper proposes the method of monitoring the k-nearest neighbors,which adopts a predicted-speed policy and abottom-upupdate R-tr...
hengyuan-hu / bottom-up-attention-vqa Star 756 Code Issues Pull requests An efficient PyTorch implementation of the winning entry of the 2017 VQA Challenge. pytorch vqa bottom-up-attention Updated Mar 10, 2024 Python MILVLG / bottom-up-attention.pytorch Star 297 Code Issues Pull request...
Bottom-Up Attention Model 采用faster rcnn去提取有效的image regions 的特征,各个区域特征维度为2048,resnet101的特征提取器。训练方式是先在ImageNet中训练后再在visual genome进行微调训练。为了更好的训练,并添加了一些属性类的额外标签训练。额外的属性分类器是由region 的特征与groundtruth的嵌入向量输入分类器中...
即使我这里带领好的生活,我在家总考虑事,因为我的父母那么艰苦工作那里。[translate] aBottom–up attention: pulsed PCA transform and pulsed cosine transform 由下往上的关注: 搏动的PCA变换并且搏动了余弦变换[translate]
Bottom-up attention: pulsed PCA transform and pulsed cosine transform. Cogn Neurodyn, 2011, 5: 321–332Yu Y, Wang B, Zhang L (2011) Bottom–up attention: pulsed PCA transform and pulsed cosine transform. Cogn Neurodyn 5(4):321–332
黄威/bottom-up-attention 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 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 分支(3) 管理 管理 master coco imagenet 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH ...
bottom-up-attention This code implements a bottom-up attention model, based on multi-gpu training of Faster R-CNN with ResNet-101, using object and attribute annotations fromVisual Genome. The pretrained model generates output features corresponding to salient image regions. These bottom-up attention...