而在这其中,CCNet以其独特的交叉注意力机制,为语义分割领域注入了新的活力。 一、CCNet简介 CCNet,全称Criss-Cross Attention Network,是由Facebook AI Research团队提出的一种高效且强大的语义分割网络。其核心思想在于通过引入交叉注意力机制,实现对全局上下文信息的有效利用,从而提升分割精度和计算效率。与传统方法相比...
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,从而在减...
reduction。 经过recurrent criss-cross attention (RCCA)模块: 第一个CC注意力模块,使每个像素都汇集其十字路线上的语义信息。 第二个CC注意力模块,每个像素获得了所有点的语义信息。(这两个CC注意力模块是共享参数的,)。 拼接H''和X,经过多个卷积、BN、激活函数得到分割图。Criss-Cross AttentionA输入H∈RC×...
在通过一个卷积层对X进行降维获得H,之后送criss-cross attention(CCA)模块获得一个聚合了长依赖上下文信息的特征H',由于H’只聚合了横纵方向上的信息,特征不够充分。所以作者将H'再送入一个CCA模块,获得有更强表征能力的特征H''。因此H''的每个像实际上都集合了所有像素的贡献。前后两个ACC模块共享权重,避免...
[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...
尽管通过上述的Criss-Cross Attention操作,把一张图上的所有像素点按照水平垂直方向都“搅混”了,但是作者认为尽管交叉注意模块可以在水平和垂直方向上捕获远距离上下文信息,但是像素与周围像素之间的联系仍然是稀疏的。所有为了获取更为密集的上下文信息用来进行语义分割,作者引入了基于上述交叉注意模块的重复交叉注意。重复...
CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 论文地址:arxiv.org/pdf/1811.1172 代码地址:Serge-weihao/CCNet-Pure-Pytorch 1、介绍 长距离依赖可以捕获有用的上下文信息,有利于视觉理解问题。CNN的每次卷积操作都只考虑感受野大小的feature map,也就是只考虑局部区域。但是在图像中距离较远的像素也存在依赖关...
3.2. Criss-Cross Attention image.png 通过Affinity操作产生A,操作定义如下: 3.3. Recurrent Criss-Cross Attention 尽管交叉注意模块可以在水平和垂直方向上捕获长距离上下文信息,但是像素和周围像素之间的连接仍然是稀疏的。获取语义分割的密集上下文信息是有帮助的。为实现这一目标,我们基于上述交叉注意模块引入了循环交...
Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 获得特征图X之后,应用卷积得到一个降维的特征图H并将其喂入十字交叉
CCNet的3D版本,CCNet3D在CamVid上结果。 CCNet3D实现了79.1%的mIoU,大大超过了所有其他方法。 论文地址 [2019 ICCV] [CCNet] CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation [2020 TPAMI] [CCNet] CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 作者:Sik-Ho Tsang...