Container: Context Aggregation Network 摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在,具有无数有效和高效的变化。最近,Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机视觉。早期的用户继续使用CNN的骨干,最新的网络是端到端无CNN的Transformer解决方案。最近一个令人惊讶的发现表明,一个...
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...
总之,我们的贡献包括:(1)一个流行的视觉输入架构的统一视图- CNN,变压器和mlp混频器。 (2)一种新的网络块- CONTAINER,它通过可学习的参数和相应的结构,混合使用静态和动态的亲和力矩阵,在图像分类中取得了较好的效果。 (3)具有较强检测和分割效果的高效扩展CONTAINER-LIGHT。 重要的是,我们看到许多并发工作的目标...
Therefore, this paper proposes a context aggregation network (CANet). The design of CANet is influenced by advanced technologies such as attention mechanisms and feature fusion and enhancement. This network first introduces nested dilated residual module (NDRM), which can fully utilize the features ...
论文题目:Attention-guided Chained Context Aggregation for Semantic Segmentation论文地址:arxiv.org/abs/2002.1204 图1 论文框架图 直接针对论文的框架图,我们从输入端到输出端逐一介绍: Backbone 本文的Backbone就是ResNet,用于提取输入图像的特征信息。 Global Flow(GF) & Context Flow(CF) GF:在上述特征图上应用...
我们提出了一种用于图像去雾的端到端门控上下文聚合网络,但与这些方法不同,我们提出的GCANet旨在直接回归模糊图像和目标清洁图像之间的残差。 此外,我们的网络结构明显区别于以前的网络结构,它非常轻巧但可以获得比以前所有方法更好的结果 3.Method 在本节中,我们将介绍所提出的门控上下文聚合网络GCANet的体系结构。
2、Gated fusion sub-network 该子网络主要是融合了不同层次的特征信息,以往的网络都是直接添加short-cut操作进行信息融合,本文的Gate fusion network 为不同层次的特征分别学习了权重,最后加权得到融合的特征层。 3、network 这篇文章的网络很简单,可以看做简单的三个部分:encoder,feature transfer,decoder.其中feature...
Gated Context Aggregation Network for Image Dehazing and Deraining,论文:https://arxiv.org/abs/1811.08747代码:https://github.com/cddlyf/GCANet相关知识点:smoothdilatedconvolutioninstancenormhttps://www.jianshu.com/p/d77b6273b990Batchnormalization和Inst
Temporal Context Aggregation Network - Pytorch This repo holds the pytorch-version codes of paper: "Temporal Context Aggregation Network for Temporal Action Proposal Refinement", which is accepted in CVPR 2021. [Arxiv Preprint] Update 2021.05.31: Repository for TCANet Contents Paper Introduction Other...
美团提出的Decision-Making Context Interaction Network(DCIN)通过一个Context Interaction Unit(CIU)来学习这些关键决策的上下文信息,还有一个Adaptive Interest Aggregation Unit(AIAU)来学习不同信息源的关系。在美团外卖广告系统上获得了显著提升(CTR +2.9%,CPM+2.1%,GMV+1.5%)...