1. 摘要 CNN 中的特征包含着不同类型的信息,它们对图像重建的贡献也不一样。然而,现在的大多数 CNN 模型却缺少对不同信息的辨别能力,因此也就限制了模型的表示容量。 另一方面,随着网络的加深,来自前面层的长期信息很容易在后面的层被削弱甚至消失,这显然不利于图像的超分辨。 作者提出了一个通道和空 ...
1. 摘要 CNN 中的特征包含着不同类型的信息,它们对图像重建的贡献也不一样。然而,现在的大多数 CNN 模型却缺少对不同信息的辨别能力,因此也就限制了模型的表示容量。 另一方面,随着网络的加深,来自前面层的长期信息很容易在后面的层被削弱甚至消失,这显然不利于图像的超分辨。 作者提出了一个通道和空间特征调制(...
基于这种新颖的操作,我们构建了称为 ChannelNets 的轻量级 CNN。 ChannelNets 使用三个通道卷积实例;即分组通道卷积、深度可分离通道卷积和卷积分类层。与之前为移动设备设计的 CNN 相比,ChannelNet 在不损失精度的情况下,显着减少了参数数量和计算成本。值得注意的是,我们的工作代表了第一次尝试压缩全连接分类层,它...
CIFS 通过基于通道与预测的相关性为这些通道生成非负乘数来操纵通道对某些层的激活。 在包括 CIFAR10 和 SVHN 在内的基准数据集上进行的大量实验清楚地验证了假设和 CIFS 增强 CNN 的有效性。 引言 因为CNN的深层通道能抽取语义特征信息,做出预测的过程通常高度依赖各种通道的集成信息。因此,某些通道的异常激活可能导...
Towards this purpose, a novel channel-wise convolution neural network (CWCNN) is proposed, where every group convolution operator is imposed only on a separate channel. The inputs and weights of the full connection layer are visualized by using the braintopographic maps to analyze brain functional...
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...
Channelwise Attention是一种在卷积神经网络中为每个通道赋予不同权重的技术，以增强模型对特定语义特征的敏感度。以下是关于Channelwise Attention的详细解释：作用机制：在CNN中，特征图由多个通道组成，每个通道代表不同的特征信息。通道级注意力机制通过对每个通道进行加权，使得模型能够关注与当前任务更相关...
我们采用流行的编解码器框架来生成图像字幕,其中CNN首先将输入图像编码成一个向量,然后LSTM将该向量解码成一个单词序列。如图2所示,SCA-CNN通过多层的通道注意和空间注意使原始的CNN多层特征地图适应句子上下文。 形式上,假设我们想要生成图像标题的第t个单词。现在,我们在LSTM存储器ht−1∈Rd中编码了最后一句上下文,...
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...
受近期基于Transformer的2D检测方法DETR[1]的激励,该方法使用CNN骨干提取特征,并使用编解码Transformer增强RoI区域特征,我们设计了CT3D,在第一阶段生成3D包围框, 然后通过在译码器中加入具有信道加权机制的新颖Transformer架构来学习每个建议的表示。 提出的框架在准确性和效率方面表现出非常强的性能,因此可以方便地与任何...