作者:Guangyu Huo, Yong Zhang, Junbin Gao, Boyue Wang, Yongli Hu, Baocai Yin 发表时间:2021年1月 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2101.06883.pdf 目录 论文阅读06——《CaEGCN: Cross-Attention Fusion based Enhanced Graph Convolutional Network for Clustering》 Ideas: Model: 交叉注意力融合模块 图自...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息image-20230614214151778上...
4. Cross-Attention Fusion:一个图可以说的比较清楚 f和g都是用来对齐对方branch的维度的 四种混合方法的效果对比: 实验 ImageNet1K、CIFAR10、CIFAR100 基于DeiT的超参数,使用了rand augmentation,mixup,cutmix,random erasing作为数据增强方法 模型结构: 主要结果: 加特殊符号表示的是用CNN来提取patch token的情况,...
Cross attentionSpatial attentionDue to the sampling and pooling operations, deep learning-based infrared and visible-light image fusion methods often result into detail loss problem, especially under low illumination.Therefore, we propose a novel cross-attention fusion network (CAFNET) to fuse infrared...
1.Rethinking Cross-Attention for Infrared and Visible Image Fusion 方法:本文提出了一种端到端的ATFuse网络,用于融合红外图像。通过在交叉注意机制的基础上引入差异信息注入模块(DIIM),可以分别探索源图像的独特特征。同时,作者还应用了交替公共信息注入模块(ACIIM),以充分保留最终结果中的公共信息。为了训练ATFuse...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息 上图为实例,就是使用一个 Transformer block 来生成新的 CLS。例子是...
Knowledge Graph has attracted a wide range of attention in the field of recommendation, which is usually applied as auxiliary information to solve the problem of data sparsity. However, most recommendation models cannot effectively mine the associations between the items to be recommended and the enti...
For these challenges, we propose a cross-modal attention fusion network for RGB-D semantic segmentation. we design two attention modules to fusion RGB and depth features at different levels. Specifically, the first cross-modal attention module is the coordinate attention feature interaction (CA-FIM)...
Cross-attention fusion:来自一个分支的 class token 和来自另一个分支的 class token 融合。 经过实验,作者选择 cross-attention 作为融合的方式,该模块细节如下图所示(以大分支为例)。具体过程也比较容易理解 ,这里不再多说。 实验部分,作者分析的非常详细。说几个有趣的地方:左右两个网络,很自然的就会想到,到...
提出一种Iterative Learning Strategy(迭代学习策略),不仅从全局学习模态互补信息,而且通过迭代的方式精细化模态内和模态间的特征表达,从而提升特征鉴别能力,并提高Transformer融合的效率。 2.模型结构(创新点) 整体架构: 多光谱目标检测框架。(上面和下面的分支是RGB和热特征提取模块,C1 ~ C5代表不同尺度的特征图,DM...