全局,区域和局部范围的特征可以很好地被神经网络用于图像恢复任务,本文提出了一种基于锚点Anchored的条纹自注意力机制用于实现全局范围依赖性建模,它在自注意力的空间和时间复杂度以及超越区域范围的建模能力之间取得了良好的平衡;其次提出了一种新的Transformer网络GRL,通过基于锚点的条纹自注意力机制,窗口自注意力和通道注...
全局,区域和局部范围的特征可以很好地被神经网络用于图像恢复任务,本文提出了一种基于锚点Anchored的条纹自注意力机制用于实现全局范围依赖性建模,它在自注意力的空间和时间复杂度以及超越区域范围的建模能力之间取得了良好的平衡;其次提出了一种新的Transformer网络GRL,通过基于锚点的条纹自注意力机制,窗口自注意力和通道注...
CVPR2023 即插即用系列 | 一种高效轻量的自注意力机制助力图像恢复网络问鼎SOTA! 发布于 2023-03-19 21:58・IP 属地天津 写下你的评论... 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境
MCA多维协同注意力机制,即插即用模块,高效涨点,适用CV全领域 AI算法工程师01 1953 1 03:08 (CVPR 2024)最新即插即用注意力机制+ffn层 ai缝合大王 5052 0 01:49 ICCV2023多尺度空间特征提取模块 即插即用 ai缝合大王 2668 0 02:44 (CVPR2024 ) 即插即用多尺度inception卷积,提点起飞 ai缝合大...
本文针对现有 Video Pose Transforme(VPT)计算成本高的问题,提出了沙漏 Tokenizer(Hourglass Tokenizer,HoT),这是一种即插即用的 Token剪枝和恢复框架,用于从视频中高效地进行基于 Transformer 的 3D 人体姿势估计。研究发现,在 VPT 中维持全长姿态序列是不必要的,使用少量代表性帧的 Pose Token 即可同时实现高精度...
来自北京大学的团队提出了一种基于沙漏 Tokenizer 的高效三维人体姿态估计框架HoT,用来解决现有视频姿态 Transformer(Video Pose Transformer,VPT)高计算需求的问题。该框架可以即插即用无缝地集成到 MHFormer,MixSTE,MotionBERT 等模型中,降低模型...
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”。
论文创新性地提出残差融合自注意力模块以有效激活CLIP模型的潜在密集预测能力,同时引入语义反馈优化模块强化对同类语义区域的关注度与局部一致性。该方法即插即用,无需任何参数微调即可释放视觉语言大模型的密集推理潜能,在基准数据集上验证了本文算法的有效性。
ACTION模块是由以上提到的三个注意力模块并联而成。这个模块和之前的工作TSM一样,即插即用。在和state-of-the-art的方法比较中,backbone采用了和之前工作相同的ResNet-50作为比较。同时,以TSN和TSM为baseline测试了ACTION在不同backbo...
paper|code [1]YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors(YOLOv7) paper|code [4]Real-time Multi-person Eyeblink Detection in the Wild for Untrimmed Video paper|code [3]Collaborative Noisy Label Cleaner: Learning Scene-aware Trailers for Multi...