第一步:确定添加的位置,作为即插即用的注意力模块,可以添加到YOLOv5网络中的任何地方。 第二步:common.py构建CoordAtt模块。部分代码如下,关注文章末尾,私信后领取。 class CrissCrossAttention(nn.Module): """ Criss-Cross Attention Module""" def __init__(self, in_dim): super(CrissCrossAttention, self...
reduction。 经过recurrent criss-cross attention (RCCA)模块: 第一个CC注意力模块,使每个像素都汇集其十字路线上的语义信息。 第二个CC注意力模块,每个像素获得了所有点的语义信息。(这两个CC注意力模块是共享参数的,)。 拼接H''和X,经过多个卷积、BN、激活函数得到分割图。Criss-Cross AttentionA...
proj_value=self.value_conv(x).view(m_batchsize,-1,width*height)# B X C X Nout=torch.bmm(proj_value,attention.permute(0,2,1))out=out.view(m_batchsize,C,height,width)out=self.gamma*out+x Criss-Cross Attention 看完了Self-Attention,下面来看 Criss-Cross Attention ,主要参考这篇博客Axial...
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation论文阅读 Criss-crossAttention模块细节。 Backbone是全卷积网络,移去最后两个下采样操作,并且随后的卷积层都采取空洞卷积(带空洞卷积的FCN),输出特征图 X X X为输入图像的1/8。 X...了语义分割的性能。 RecurrentCriss-CrossAttention(RCCA)模块包含两个Criss...
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 获得特征图X之后,应用卷积得到一个降维的特征图H并将其喂入十字交叉注意模块CCA得到新的特征图H'。H'仅仅继承了水平和竖直方向的上下文信息还不足以进行语义分割。为了获得更丰富更密集的上下文信息,将特征图H'再次喂入注意模块中并得到特征图H''。这时H''...
3.2. Criss-Cross Attention image.png 通过Affinity操作产生A,操作定义如下: 3.3. Recurrent Criss-Cross Attention 尽管交叉注意模块可以在水平和垂直方向上捕获长距离上下文信息,但是像素和周围像素之间的连接仍然是稀疏的。获取语义分割的密集上下文信息是有帮助的。为实现这一目标,我们基于上述交叉注意模块引入了循环交...
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation stride改为1,同时用洞卷积扩大感受野,得到的特征图X是原图的1/8;随后经过1×;1卷积降维,得到H;H经过一个criss-crossattentionmodule得到H...上下文信息。由于语境信息的不足,这些限制对基于模糊语言的方法产生了很大的负面影响。随后的带有金字塔池模块的PSPNet...
1 Criss-Cross Attention 2 Recurrent Criss-Cross Attention 在计算矩阵相乘时每个像素只抽取特征图中对应十字位置的像素进行点乘,计算相似度。和non-local的方法相比极大的降低了计算量,同时采用二阶注意力,能够从所有像素中获取全图像的上下文信息,以生成具有密集且丰富的上下文信息的新特征图。在计算矩阵相乘时,每个...
步骤2:定义crisscross注意力机制的网络模型结构 在这一步中,我们将定义crisscross注意力机制的网络模型结构。这里我们以一个简单的卷积神经网络为例。下面是代码示例: classCrissCrossAttention(nn.Module):def__init__(self):super(CrissCrossAttention,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size...
除了CBAM和SE之外,ECA、CA、SimAM、ShuffleAttention、Criss-CrossAttention以及CrissCrossAttention等注意力机制也在Yolov5中得到了应用。这些注意力机制的插入方式类似于CBAM和SE,需要根据具体的模块结构和功能要求进行相应的修改和调整。总的来说,注意力机制在Yolov5中的运用是一项非常重要的技术改进。通过引入不同的注意...