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选...
一、SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning 来源:CVPR 2017 1.这是一种spatial and channel-wise的attention机制,这种attention机制学习的是多层3D-feature map中的每一个feature与hidden state之间的联系,也就是在CNN中引入attention,而不是单单使用CNN部分的输出。
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处理和计算机视觉领域取得了很大成功,但是大多数现有的基于注意力的模型只考虑了空间特征,即那些注意模型考虑特征图像中的局部...
在实际的编码过程中可能需要经常的reshape,transpose操作。 softmax默认的操作维度为-1, 最后得到了(batch_size, channel)这个维度的tensor attention, 然后attention做expand_dims转变为 (batch_size, 1, 1, channel)维度的tensor。
SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning编辑于 2020-10-29 22:12 内容所属专栏 THINK BIGGER 订阅专栏 图像 空间 腾讯 赞同2512 条评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 12 条评论 默认 最新 评论内容由作者筛选后展...
【摘要】 摘要 视觉注意已经成功地应用于结构预测任务,如视觉字幕和问题回答。现有的视觉注意力模型一般是空间的,即注意力被建模为空间概率,该空间概率对编码输入图像的CNN的最后一个卷积层特征图进行重新加权。 然... 摘要 视觉注意已经成功地应用于结构预测任务,如视觉字幕和问题回答。现有的视觉注意力模型一般是空...
Channel-wise attentionSpatial-temporal informationTwo-stream networkVideo-based action recognition has become a challenging task in computer vision and attracted extensive attention from the academic community. Most existing methods for action recognition treat all spatial or temporal input features equally, ...
代码:https://github.com/zhouzaida/channel-distillation 编辑:牛涛 现有的蒸馏方法始终存在于教师网络较大的精度差,作者认为有三个原因,1.教师传授的知识不够好 2.教师有可能传授错的知识 3.教室学生存在容量差,学生没法根据教师监督找到他自己的最优解 ...
The proposed cycleSimulationGAN in this work integrates contour consistency loss function and channel-wise attention mechanism to synthesize high-quality CT-like images. Specially, the proposed cycleSimulationGAN constrains the structural similarity between the synthetic and input images for better structural...
First derived from human intuition, later adapted to machine translation for automatic token alignment, attention mechanism, a simple method that can be used for encoding sequence data based on the importance score each element is assigned, has been widely applied to and attained significant improvemen...