最近师妹问我spatial attention和channel attention的问题,我查了一下,网上一堆资料讲的云里雾里的,这里对个人理解做一些笔记。这两种注意力机制结构如下: 注意力机制,其实就是模仿人关注Region of Interest的过程(可参考显著图Saliency map)。 接下来以RGB图片 I ( H , W ) I_{(H, W)} I(H,W)为简...
Channel Attention方面,大致结构还是和SE相似,不过作者提出AvgPool和MaxPool有不同的表示效果,所以作者对原来的特征在Spatial维度分别进行了AvgPool和MaxPool,然后用SE的结构提取channel attention,注意这里是参数共享的,然后将两个特征相加后做归一化,就得到了注意力矩阵。 Spatial Attention和Channel Attention类似,先在cha...
compress(x)x_out = self.spatial(x_compress)scale = torch.sigmoid_(x_out)return x * scaleclass TripletAttention(nn.Module):def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max'], no_spatial=False):super(TripletAttention, self).__init__()self.ChannelGateH ...
所提出的Triplet Attention见下图所示。顾名思义,Triplet Attention由3个平行的Branch组成,其中两个负责捕获通道C和空间H或W之间的跨维交互。最后一个Branch类似于CBAM,用于构建Spatial Attention。最终3个Branch的输出使用平均进行聚合。 1、Cross-Dimension Interaction 传统的计算通道注意力的方法涉及计算一个权值,然后使...
题目:SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning 作者: Long Chen等(浙大、新国立、山大) 期刊:CVPR 2017 1 背景 注意力机制已经在自然语言
本文提出一种轻量级的多模态融合模块(CSSA),用于解决多模态目标检测的计算复杂性问题,同时提高多模态目标检测的准确性和效率。 创新点 1、首次将通道切换技术应用于多模态对象检测任务,并证明其有效性。 2、结合通道切换和空间注意力,从通道和空间两个维度分析输入模态,实现了状态量级的检测效果。 3、提出了一个无...
空间-通道注意力。第二种类型称为SpatialChannel(S-C),是一种首先实现空间注意的模型。对于S-C型,在给定初始特征图V的情况下,我们首先利用空间注意力Φ来获得空间注意力权重α。基于α、线性函数fs(·)和通道方向注意模型Φc,我们可以按照C-S类型的配方来计算调制特征X: ...
2.1. CSAR(Channel-wise and Spatial Attention Residual ) 进来一个特征 Hi,先经过卷积-ReLU-卷积得到特征 U,卷积核都为 3×3。 CA 单元包含全局空间池化-卷积-ReLU-卷积-Sigmoid,卷积核都为 1×1,第一层卷积通道数变为 C/r,第二层卷积通道数为 C。
在图像描述任务中，SCA-CNN（Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning）引入了一种空间与通道级注意力机制，该机制在CNN的多层三维特征图中学习每个特征与隐藏状态之间的联系，而不仅仅是使用CNN部分的输出。SCA-CNN的通道级注意力机制在视觉上可以被理解为一个...
【CNN Tricks 不完全指北】基于飞桨学习CNN各个部分的提升技巧 【CNN Tricks 不完全指北手册】基于飞桨来看CNN各个部分的提升技巧0、引言 随着人工智能日新月异的发展,其作为一个新行业吸引了众多的同学们进行学习,但是各种各样的网络技巧层出不穷,为… 快速实现AI想法 总结-CNN中的目标多尺度处理 点点点打开...