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...
证明了GAP是DCT的特例。在此基础上，将GAP推广到频域中，并提出了多光谱通道注意力框架——FcaNet；通过探讨使用不同数量的频率分量及其不同组合的影响，提出了选择频率分量的两步准则；广泛的实验表明，该方法在ImageNet和COCO数据集上均达到了最佳水平。在以ResNet-50为骨干网络的基础上，同时在相同参数量和计算量...
FcaNet: Frequency Channel Attention Networks Attention mechanism(注意机制),尤其是 channel attention(通道注意),在计算机视觉领域获得了巨大的成功。许多作品都关注如何设计高效的通道注意机制,而忽略了一个基本问题:使用全局平均池(GAP)作为毋庸置疑的预处理方法。 本次研究中,作者从不同的角度出发,利用频率分析重新思...
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: Frequency Channel Attention Networks 技术标签:backbone涨点神器计算机视觉论文速递人工智能计算机视觉深度学习机器学习自动驾驶 查看原文 GCNet: 当NLNet遇到SENet 计算响应图,发现每个位置的attention都几乎一致。所以作者提出了一种简化的网络,在准确率差不多的情况下,计算量却降低了,然后作者发现经过他改造后的...
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。 我们的...
methods on image classification, object detection, and instance segmentation tasks. Our method could consistently outperform the baseline SENet, with the same number of parameters and the same computational cost. Our code and models will are publicly available at https://github.com/cfzd/FcaNet. ...
“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: AI检测代码解析 classFCABlock(nn.Module): """ FcaNet: Frequency Channel Attention Networks ...
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 ...