论文:GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond 阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond PDF: https://arxiv.org/pdf/1904.11492.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch 1 概...
《GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond》是最近挂在arxiv上的论文,作者Yue Cao来自于微软和清华,另外三作Han Hu也是大名鼎鼎realation network的一作。目前代码已经开源在mmdetection上,非常赞。 论文地址: GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond...
在通用框架中,设计了一个更好的实例,称为全局上下文(GC)块,它是轻量级的,可以有效地建模全局上下文。这种轻量级特性使我们可以将其应用于骨干网的多个层次,构建一个全局上下文网络(GCNet),在各种识别任务的主要基准测试中,GCNet的性能通常优于简化的NLNet和SENet。 Motivation: 不同查询位置的注意图基本相同,表明只学...
论文pdf github TL;DR 融合Non-Local Network和SENet两个方法。 精简了Non-Local的计算复杂度。 方法 Non-Local不同位置上的显著图 Simplified NL Block 首先是对Non Local的改进,non local中包含一个self-attention操作,计算复杂。但实际上,如上图,其中每个图代表红点位置对应的热度图,不同位置之间其实没有明显...
轻量级特性允许我们将其应用于backbone网中的多个层,以构建一个全局上下文网络(GCNet),它通常在各种识别任务的主要基准上优于简化的NLNet和SENet。代码可见https://github.com/xvjiarui/GCNet。 1. Introduction 捕获long-range依赖,旨在提取对视觉场景的全局理解,已被证明有利于广泛的识别任务,如图像/视频分类,目标...