为了更好地利用这个方法,我们提出了深度连接注意力网络(DCANet),它通过增加注意力模块连接的方式使得注意力块之间的信息流在向前传播时能够进行自我调节。我们已经证明了DCANet可以用来对各种注意力方法进行持续的优化改进,并且在基于ImageNet基准测试方面,在CNN网络架构方面能达到最小的开销。此外,在MS-COCO数据集上的实...
使用DCANet,可以对CNN模型中的所有注意力模块进行联合训练,从而提高了注意力学习的能力。 我们的DCANet是通用的。 它不限于特定的注意力模块或基础网络体系结构。 在ImageNet和MS COCO基准测试上的实验结果表明,DCANet在所有测试用例中以最小的额外计算开销始终胜过最新的注意力模块。 所有代码和模型均公开提供。 网络...
在这篇文章中,作者提出了 深度连接注意力网络(Deep Connection Attention Network (DCANet)),在不修改CNNs内在结构的情况下利增强使用用注意力模型。为了实现这一点,将相邻的注意力块互连,从而使信息在注意力块之间流动。 有了DCANet,所有CNNs模型中的注意力块被联合训练,这能够提高注意力学习的能力。而且DCANet是具...
**残差链接:**从ResNet开始,到后来的DenseNet,残差链接已经成为了当前网络标配的设计,可以让网络变得更深,并且缓解了网络退化的情况。DCANet设计也参考了这种思想。 连接注意力:Attention模块之间的连接方式也已经有一部分的研究,比如RA-CNN是专门用于细粒度图像识别的网络架构,网络可以不断生成具有鉴别力的区域,从而实...
阅读大概需要15分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货 【导读】今天给大家分享一篇关于注意力机制方面的优秀论文,该论文提出了深度连接注意力网络(DCANet),这是一种新颖的设计,在不改变CNN模型内部结构的情况下可以大幅提升注意力模块的性能。这个工作也证明了注意力单元之间不同的连接方式和注意力模块间信息交流的重要性...
DCANet将CNN模型中所有的注意块联合训练,提高注意力学习的能力。本文提出的DCANet是通用的,它不局限于特定的注意模块和CNN架构。在ImageNet和MS COCO基准测试上的实验结果表明,DCANet在所有测试用例中以最小的额外计算开销优于最优的注意力模块。代码即将开源。 Introduction:此论文值得说明的是其主要思路是设计了新颖的...
本项目复现DCANet并用其来完成动物图像分类的实验。 2. 项目简介 本项目首次使用paddle2.0复现了含有注意力机制的网络DCANet,并在动物分类数据集上进行了训练和验证。 动物数据集的划分是按8:2的的划分方法进行训练集与验证集划分的。 2.1 模型简介 DCANet网络的核心思想是提出了注意力模块的连接机制。该设计可以将...
init DCANet Nov 23, 2019 count_Param.py init DCANet Nov 23, 2019 flops_counter.py init DCANet Nov 23, 2019 main.py init DCANet Nov 23, 2019 main_mobile.py init DCANet Nov 23, 2019 View all files Repository files navigation README ...
深度连接注意力网络-DCANet: Learning Connected Attentions for Convolutional Neural Networks 地址:https://arxiv.org/pdf/2007.05099.pdf
DCANet AdamW 800000 1.5e-4 8 SIDD 1 40.5062 3.数据集 下载地址: https://www.eecs.yorku.ca/~kamel/sidd/ 最优权重: 链接:https://pan.baidu.com/s/1QCAYYRC6uhQgzsT_0orx-A?pwd=hh66 提取码:hh66 4.环境依赖 PaddlePaddle == 2.2.0 scikit-image == 0.19.2 5.快速开始 模型训练 多卡训练...