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...
To address this problem, we propose a novel paradigm called the Chained Context Aggregation Module (CAM). CAM gains features of various spatial scales through chain-connected ladder-style information flows. The features are then guided by Flow Guidance Connections to interact and fuse in a two-...
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; ...