GCNet详解:从初始化到传播 ### 初始化函数(__init__) 初始化函数接受几个关键参数: 输入通道数(inplanes) 上下文通道与输入通道的比例(ratio) 池化类型(pooling_type),可以是'att'(注意力池化)或'avg'(平均池化) 融合类型(fusion_types),包括'channel_add'(通道加法)和'channel_mul'(通道乘法) 首先,根据...
1、作用 GCNet通过聚合每个查询位置的全局上下文信息来捕获长距离依赖关系,从而改善了图像/视频分类、对象检测和分割等一系列识别任务的性能。非局部网络(NLNet)首次提出了通过聚合查询特定的全局上下文到每个查询位置来捕获长距离依赖的方法。GCNet在此基础上进行了改进和简化,旨在以更少的计算量保持NLNet的准确性。 2...
研究思路类似于DPN,DPN深入探讨了ResNet和DenseNet的优缺点,然后结合ResNet和DenseNet的优点提出了DPN,同样GCNet深入探讨了Non-local和SENet的优缺点,然后结合Non-local和SENet的优点提出了GCNet。 Motivation 为了捕获长距离依赖关系,产生了两类方法: 第一种是采用自注意力机制来建模query对的关系。 第二种是对query-...
开山之作gcnet,可能正在成就一家最先进避障的无人机公司 2021-08-12 回复1 Siidej 提出gcnet的应该就是做无人机的skydio 2021-08-12 回复喜欢 Siidej 还有个omnimvs,基于gcnet直接改的四目鱼眼,网络结构都基本没变。 2021-08-12 回复1 好好好 大牛,求后续ppt,后面代价聚合改进...
1. GCNet 论文:https://arxiv.org/pdf/1904.11492.pdf SENet用全局上下文对不同通道进行权值重标定,来调整通道依赖。然而,采用权值重标定的特征融合,不能充分利用全局上下文。通过严格的实验分析,作者发现non-local network的全局上下文在不同位置几乎是相同的,这表明学习到了无位置依赖的全局上下文。
通过以上步骤,GCNet可以有效地捕捉全局上下文信息,并将其应用于图像分析任务中。 GCNet的代码实现 下面是使用PyTorch实现GCNet的简单示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassGCNet(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels):super(GCNet,self).__init__()self.conv1...
GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond 阅读笔记 本贴最后更新于 1752 天前,其中的信息可能已经时移俗易 1.简介 本文主要梳理下 Squeeze-and Excitation Networks(SEN),Non-local Neural Networks(NLN)以及 Global Context Net(GCN)。首先讲下什么是 Non-local,我们知道卷积操作是...
GCNet融合了SENet和NLNet两者的优点,既能够有用NLNet的全局上下文建模能力,又能够像SENet一样轻量。 2 Simplifying the Non-local Block NL公式 实现发现 其实是可以省略的, 去掉 有 将 移到累加外面 最后得到的Simple NL Block如下图 实验表明Simple NL Block和NL Block性能非常接近. ...
加纳社区网络(GCNet)有利于术材出口商
GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond Abstract Non-Local Network(NLNet)通过将特定于查询的全局上下文聚合到每个查询位置,为捕获长期依赖关系提供了一种先进的方法。然而,通过严格的实证分析,我们发现non-local网络建模的全局上下文对于图像中的不同查询位置几乎是相同的。在本文中,我...