CA 注意力机制的实现过程如下图所示。 CA 为了获取图像宽度和高度上的注意力并对精确位置信息进行编码,先将输入特征图分为宽度和高度两个方向分别进行全局平均池化,分别获得在宽度和高度两个方向的特征图,如下公式如下所示。 接着将获得全局感受野的宽度和高度两个方向的特征图拼接在一起,之后将它们送入共享的卷积...
Mobile Network设计的最新研究成果表明,通道注意力(例如,SE注意力)对于提升模型性能具有显著效果,但它们通常会忽略位置信息,而位置信息对于生成空间选择性attention maps是非常重要。 因此在本文中,作者通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注意力机制,将其称为“Coordinate Attention”。 与通过2维...
Mobile Network设计的最新研究成果表明,通道注意力(例如,SE注意力)对于提升模型性能具有显著效果,但它们通常会忽略位置信息,而位置信息对于生成空间选择性attention maps是非常重要。 因此在本文中,作者通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注意力机制,将其称为“Coordinate Attention”。 与通过2维...
本文,通过将位置信息嵌入到channel attention中,为mobile network提出一种新的注意力机制。称之为coordinate attention。与通过2D全局平均池化将特征张量转换为单个特征向量的channel attention不同,CA attention通过将channel attention分解为两个1D特征编码过程,分别沿着一个空间方向捕获长期过程依赖性,同时可以沿着另一空间...
# CA (coordinate attention) import paddle import paddle.nn as nn import math import paddle.nn.functional as F class CA(nn.Layer): def __init__(self, in_ch, reduction=32): super(CA, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2D((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvg...
大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升,但这些注意力机制用于移动网络(模型比较小)会明显落后于大网络,这主要是因为大多数注意力机制带来的计算开销对于移动网络而言是无法承受的,例如self-attention。 因此,在移动网络上主要使用Squeeze-and-Excitation (SE),BAM和CBAM。但SE只考虑内部通道信息而忽略了...
self attention是提出Transformer的论文《Attention is all you need》中提出的一种新的注意力机制,这篇博文仅聚焦于self attention,不谈transformer的其他机制。Self attention直观上与传统Seq2Seq attention机制的区别在于,它的query和massage两个序列是相等的。 广义注意力机制 在谈论self ... ...
https://github.com/AndrewQibin/CoordAttention Introduction 大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升,但这些注意力机制用于移动网络(模型比较小)会明显落后于大网络,这主要是因为大多数注意力机制带来的计算开销对于移动网络而言是无法承受的,例如self-attention。
CVPR2021-即插即用 | Coordinate Attention详解与CA Block实现(文末获取论文原文) 因此在本文中,作者通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注意力机制,将其称为“Coordinate Attention”。...大量实验表明,Coordinate注意力不仅有益于ImageNet分类,而且更有趣的是,它在下游任务(如目标检测和语义...
大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升,但这些注意力机制用于移动网络(模型比较小)会明显落后于大网络,这主要是因为大多数注意力机制带来的计算开销对于移动网络而言是无法承受的,例如self-attention。 因此,在移动网络上主要使用Squeeze-and-Excitation (SE),BAM和CBAM。但SE只考虑内部通道信息而忽略了...