高精度分割:通过交叉注意力机制,CCNet能够捕获图像中的全局上下文信息,从而提升分割精度。在多个基准数据集(如Cityscapes、ADE20K)上的实验表明,CCNet取得了最先进的分割性能。 轻量级设计:尽管功能强大,但CCNet采用了轻量级设计,减少了计算和内存开销。这使得CCNet能够在各种硬件平台上高效运行,满足实时应用的需求。 四、...
论文提出了交叉网络 (CCNet),对于每个像素,CCNet 中的一个新的交叉注意力模块收集其交叉路径上所有像素的上下文信息。通过进一步的递归操作,每个像素最终都可以从所有像素中捕获完整图像的依赖关系。与 Non-Local Neural Network 相比,CCNet 使用的GPU内存减少了 11 倍,FLOP 减少了约 85%。TPAMI的CCNet,进一步增强了...
因为是对输入feature map每个向量都进行相同操作,所以输入输出feature map大小相同,故这种结构也很容易嵌入网络中。 接下来看看CCNet是怎么改进的。 二、CCNet——Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation (一种为语义分割设计的十字型attention...哈,论一个好标题的作用:它可能是设计了一种十字型attention,用...
CCNET 主要提出了一个自动的数据清洗流程,希望从 Common Crawl 中能够提取出高质量的单语言数据集。其中数据处理使用fastText【8】和Grave的处理思路,一方面去除了文档中的重复内容,另一方面识别了文本的语言。此外 CCNet 还增加了ML过滤器(5-gram Kneser-Ney 模型),通过在目标语言上(wiki)训练,并且用 perplexity 打...
为了解决这一问题,研究者们提出了多种策略,其中CCNet(Criss-Cross Attention Network)以其高效的交叉注意力机制脱颖而出。 CCNet简介 CCNet是由Huang等人在ICCV 2019上提出的一种针对语义分割的新型网络架构。其核心思想是通过交叉注意力模块(Criss-Cross Attention Module, CCA)以高效的方式获取全局上下文信息,从而在...
CCNet,全称为Criss-Cross Attention Network,是一种用于语义分割任务的深度神经网络架构。它在分割任务中取得了卓越的性能,特别是在处理具有复杂语义结构的图像时,如城市街景或自然风景照片。下面将对CCNet的主要特点和工作原理进行概括。 模型结构 CCNet的主要特点: 1.跨通道交互: CCNet通过引入交叉通道注意力机制,允许...
CCNet的设计考虑了可扩展性和效率,流水线可以并行化处理,并提供工具帮助用户高效地复现结果,能够在合理时间内处理大规模数据。 🔍 核心看点:消融研究 语言识别和去重顺序:选择先进行去重,再去进行语言识别。这是因为网页中经常包含大量英文样板文本,例如cookie警告,这些文本会干扰语言识别。先进行去重可以去除这些噪声数...
这一篇分享一个推断细胞网络的方法,ccNET,文章在Single-cell RNA sequencing data analysis based on non-uniform ε−neighborhood network,ccNET是一个高效的 scRNA-seq 分析框架,该框架通过非均匀 ε-邻域 (NEN) 网络一致地完成三个目标。 首先,NEN 方法生成了一个网络,它结合了 k 近邻 (KNN) 和ε-邻域 (...
论文题目:CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 论文摘要:作者提出十字交叉注意力模块,使得每个像素可以捕获所有像素对它的长依赖。CCNet有以下优点: 1)相比non-local block 作者提出的CCNet占用更少的内存,只需要11x less GPU内存。 2)相比non-local block更高的计算效率,相比non-local block减少了...
[论文笔记] CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 说在前面 个人心得: 1. 和Non-local相比,1/11的内存消耗,15%的计算开销,效果更好 2. 源码CCNet的CCA部分使用cuda手写的 3. 有种N×N卷积变成N×1和1×N的味道 ICCV 2019,原文链接:ieeexplore.ieee.org/doc 基于Pytorch,原文开源代码...