In this paper, we propose Context Attention Feature Pyramid Networks CA-FPN for human hand detection, where Context Attention Module (CAM) is introduced as a new component of the pyramid architecture. The CAM aims to: (1) capture context information and reserve local edge feature, (2) figure...
GSCA-UNet: Towards Automatic Shadow Detection in Urban Aerial Imagery with Global-Spatial-Context Attention Module 来自 mdpi.com 喜欢 0 阅读量: 190 作者:Y Jin,W Xu,Z Hu,H Jia,D Shao 摘要: As an inevitable phenomenon in most optical remote-sensing images, the effect of shadows is prominent...
Transformer Engine中DotProductAttention定义在transformer_engine/pytorch/attention.py中,CP相关参数通过attn_kwargs进行传入。接下来会调用FlashAttention的前反向。 class DotProductAttention(torch.nn.Module): def __init__(...): ... if self.use_flash_attention: self.flash_attention = FlashAttention(norm_...
3.3. A-SSD: SSD with attention module注意力模块加在conv4和conv7后,但也可以加在其他地方。每个注意力模块都如下所示,分为两个分支,trunk与mask,其中trunk分支由两个残差模块组成,也就是d中展示的那样。然后mask分支首先经过b然后经过c,两者组成了下上采样。 3.4. FA-SSD: Combining feature fusion and att...
论文引入了上下文编码模块(Context Encoding Module)用于捕获全局上下文信息和突出与场景相关联的类别信息,这相当于加入场景的先验知识,类似于attention机制。论文提出的Encnet在多个数据集上获得了state-of-the-art结果。 Abstract 本文提出了上下文编码模块(Context Encoding Module)引入全局上下文信息(global contextual inform...
在encoder-decoder结构最深层处加入context encoding module; Featuremap Attention:dense feature map经过一个encoding layer得到context embedding,然后通过FC得到一个classwise的score,作为权重。 SE-loss计算全图分类误差; Semantic Encoding loss:在编码层之上添加了一个带Sigmoid激活的FC层用于单独预测场景中出现的目标类...
融合:fusion 残差注意力模块:residual attention module L2 Norm更适合融合操作 基于SSD模型,Backbone是AGG16本篇仅是简单阅读记录!!!Small Object Detection using Context and Attention文章连接:https://arxiv.org/abs/1912.06319v20 Abstract为了提高小目标检测的精度,本文提出一种利用上下文的目标检测方法。 该方法...
方法的总体架构如下图所示,包含三个关键模块:context encoding module, channel interacting module, 和 gate decoding module。 1、Context encoding module 对于输入为chwchw的特征,使用pooling降维成ch′w′ch′w′,转后把h×wh×w这个维度转化成一维向量dd。 论文里提到,如果dd没有定义,就使用(k1×k2)/2(k1...
(作者认为要有2个模块是因为self-attention模块在聚合之后就没办法带有连续的表征,为什么要聚合?self-attention没有聚合操作吧?)self-attention的结构此处忽略,这个高斯核模块其实就是对每个segment构建了自己的\sigma,然后去计算L个segment time series 之间的关系。最后把2个模块的输出融合,公式如下:...
Latent contextual regressor 由一系列 cross-attention module 组成,query 是 masked patch 的表征,key 和 value 是全部 patch 的表征。在计算 query-key 相似度时,我们会引入每个 patch 对应的位置编码。在这个阶段,\mathbf{Z}_m不断更新、变得更加准确,而\mathbf{Z}_v不会更新,对图像特征的提取这个任务完全...