code:https://github.com/murufeng/EPSANet 前言 Hi guy!我们这下又见面了,这次是来复现 EPSANet 关于注意力机制,实际上最近我比较关注enhance一类的文章,这篇论文也可以算是划分到enhance一类,先上性能图 不得不说这个图做的还怪好看,可视化效果也蛮直观,性能还可以 不仅是图像分类,而且在下游任务比如目标检测分割...
与此同时,EPSANet不仅在图像识别任务中的Top-1 Acc大幅度优于现有技术,而且在计算参数量上有更加高效。具体效果:如下图所示,总而言之,无需任何技巧,EPSANet取得了优于当前最好的通道注意力模型的性能。相比SENet-50,本文所提方案在图像分类Top-1 acc上取得了1.93%的精度提升,在目标检测任务上取得2.7 boxAP 提升...
提出了一种新的骨干网络EPSANet,它能够学习更丰富的多尺度特征表示,同时自适应地对多维度的通道注意力权重进行特征重标定。实验表明,EPSANet在ImageNet和COCO数据集上实现了图像分类、目标检测和实例分割任务的性能提升。EPSANet不仅在图像识别任务中的Top-1准确率上大幅度优于现有技术,而且在计算参数量上也更加高效。通...
基于Paddle复现ESPANet,多尺度思想应用到attention,精度超越ResNet - 飞桨AI Studio
论文代码:https://github.com/murufeng/EPSANet Motivation 有研究证明,使用通道注意、空间注意或两者都使用可以显著提高性能。最常用的通道注意方法是Squeeze-and-Excitation (SE) 模块,它可以以相当低的成本显著提高性能。但SENet的缺点是它忽略了空间信息的重要性。因此,后续提出了Bottleneck Attention Module(BAM)和Co...
编辑:Happy 首发:AIWalker 本文是深圳大学&西安交大在注意力机制方面的探索,在通道注意力的基础上,引入多尺度思想,构建了本文所提的即插即用EPSA模块。相比其他注意力机制(比如SENet、FcaNet等),所提EPSANet在图像分类、目标检测以及实例分割任务上均取得了显著性能提升。 Abstract 已有研究表明:将注意力模块嵌入都现有...
EPSANet: 计算机视觉注意力论文解读 简介 Pyramid Split Attention Block用于增强特征提取即插即用，可将Pyramid Split Attention Block取代ResNet的3×3卷积，提出基准网络ESPANet目标分类与目标检测任务达到state-of-the-art效果代码开源：https://github.com/murufeng/EPSANet算法 Pyramid Split Attention (PSA)在SENet...
EPSANet: An Effificient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network本文提出了一个即插即用的attention模块,既能够捕获多尺度的信息,还能够建模通道间的联系。 代码见: xmu-xiaoma666/Ex…
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network 论文解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
is improved by 1.93% on ImageNet dataset, a larger margin of +2.7 box AP for object detection and an improvement of +1.7 mask AP for instance segmentation by using the Mask-RCNN on MS-COCO dataset are obtained. Our source code is available at:https://github.com/murufeng/EPSANet. ...