代码: cfzd/FcaNet: FcaNet: Frequency Channel Attention Networks (github.com)github.com/cfzd/FcaNet 预备知识: 要读懂这篇文章,首先需要了解一下图像处理在空域和频域方面的知识: 空域是指我们平时直接在原图像上进行数据运算,对像素的灰度值进行处理,例如卷积、池化、插值等操作。 而频域是指将图像看作信...
在此基础上,从数学上证明了传统的 GAP 是频域中特征分解的特例。通过证明,自然而然地归纳了频域中的信道注意力预处理机制,并提出了全新的多谱信道注意力的FcaNet。 所提出的方法简单有效,只需改变计算中的一行代码,就可以在现有的通道关注方法中实现该方法。 此外,所提出的方法在图像分类、目标检测和实例分割任务上...
论文:FcaNet: Frequency Channel Attention Networks 官方实现:cfzd/FcaNet 主要贡献 证明了 GAP(Global Average Pooling) 是 DCT(Discrete Cosine Transform) 的特例。 在此基础上,将通道注意力推广到频域,提出了基于多谱通道注意力(Multi-Spectral Channel Attention)框架的 FcaNet。 通过研究不同频率分量数目及其不同...
【FcaNet】!对SENet的强力改进,浙大团队提出通道注意力的FcaNet完全解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
FcaNet:频率通道注意力网络论文解读 技术标签:神经网络深度学习人工智能计算机视觉机器学习 查看原文 【深度学习笔记】注意力机制 软注意力机制关注于区域或者通道,软注意是确定性注意力,是可微的,能够通过训练得到注意力权重。 reshape过程: theta:view+permute phi:view g:view+permute 矩阵乘法: f = torch.matmul(...
我们证明了GAP是一种特殊形式的DCT(离散余弦变换),基于这个证明,我们将通道注意力泛化到频域,并提出了FcaNet,使用多个频率的通道注意力网络。 我们提出了一个2阶段的损失函数,用来选择不同的频率分量,不同的频率数量,以及不同的频率组合。 我们在COCO和ImageNet上都到了SOTA,并超越之前的通道注意力的方法。
in FcaNet: Frequency Channel Attention Networks Edit FCANet contains a novel multi-spectral channel attention module. Given an input feature map X∈RC×H×W, multi-spectral channel attention first splits X into many parts xi∈RC′×H×W. Then it applies a 2D DCT to each part xi. Note ...
Paddle2.0:浅析并实现 FcaNet(Frequency Channel Attention Networks) 模型 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区
FcaNet: Frequency Channel Attention Networks Zequn Qin1, Pengyi Zhang1, Fei Wu1,2, Xi Li1,2* 1College of Computer Science, Zhejiang University, 2Shanghai Institute for Advanced Study, Zhejiang University zequnqin@gmail.com, pyzhang@zju.edu.cn, wufei@cs.zju.edu.cn, xilizju@zju.edu.cn ...
“two-step”准则选择频域成分: 首先确定每个频率成分的重要性,然后确定不同数量频率成分的影响性。首先,独立的确认每个通道的不同频率成分的结果,然后选择Top-k高性能频率成分。 PyTorch代码: classFCABlock(nn.Module): """ FcaNet: Frequency Channel Attention Networks ...