我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
核心代码 classContextAggregation(nn.Module):def__init__(self, in_channels, reduction=1):super(ContextAggregation,self).__init__()self.in_channels = in_channelsself.reduction = reductionself.inter_channels =max(in_channels // reduction,1) conv_params =dict(kernel_size=1, act_cfg=None)self...
2. Yolov8引入ContextAggregation 2.1 修改modules.py中 核心代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class ContextAggregation(nn.Module): """ Context Aggregation Block. Args: in_channels (int): Number of input channels. reduction (int, optional): Channel reduction ratio. Default:...
https://github.com/mahaoxiang822/Boundary-Guided-Context-Aggregation/blob/main/model/BCANet.py importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfrommodel.dilated_resnetimportget_resnet50_baseline,get_resnet101_baselineclassBCA(nn.Module):def__init__(self,xin_channels,yin_channels,mid_channels...
(1) Multi-Scale Boundary (MSB) extractor:聚合backbone的不同深度特征图,用于提取图像的边缘信息并预测边缘图; (2) Boundary guided Context Aggregation (BCA) module:利用上述获得的边缘图引导上下文信息聚合,获得鲁棒性更强的特征图; 总结来说,MSB模块进行边缘检测提取边缘图,则BCA模块利用边缘图进行上下文信息完...
In this paper, we come up with the Dual Context Aggregation Module (DCM) to effectively capture such important information. DCM splits into two attention modules to obtain dense contextual information via modeling relations between positions and channels. The spatial attention module generates huge ...
先构造一个Context Prior Layer,包含一个由Affinity Loss监督生成的Context Prior Map和一个采用完全可分离的卷积的Aggregation Module,用来获取空间信息以推理关系。 图2 Context Prior Layer Context Prior Layer包含一个聚合模块和一个上下文由亲和损失监督的先验映射。将主干网络提取的输入特征通过聚合模块聚合空间信息。
这里来看一下aggregation module是如何整合了spatial information: 看起来就是用了两个并行的1xk和kx1的卷积,OK,这个地方不难。 ˜X 经过一个1x1的卷积层和Sigmoid层,变成我们的prior Map (P),这个P的shape=HxWxN; 这里的P经过Affinity Loss的监督训练下,在理想情况下,P体现的就是像素之间的关系 ...
(1)上下文先验层(Context Prior Layer)包括:聚合模块(Aggregation Module)、上下文先验映射( Context Prior Map)由亲和损失(Affinity Loss)监督。 (2)概述: 利用骨干网络(backbone)得到的输出作为聚合模块的输入聚合空间信息用来推理上下文关系。 生成一个点方向的上下文先验映射,由亲和损失监督(亲和损失:构造一个理想亲...
X经过一个aggregation module变成了shape=H×W×C1的X˜shape=H×W×C1的X~; 这里来看一下aggregation module是如何整合了spatial information: 看起来就是用了两个并行的1xk和kx1的卷积,OK,这个地方不难。 X˜X~经过一个1x1的卷积层和Sigmoid层,变成我们的prior Map (P),这个P的shape=HxWxN; ...