坐标注意力机制可使模型聚焦于关键区域的特征。其通过独特方式将空间维度信息融入注意力计算。在图像识别任务里，能助力模型更好识别物体。能增强模型对不同尺度目标的敏感度。该机制对于小目标的检测识别有积极作用。MLP的非线性变换能力被应用于注意力权重。坐标注意力可对特征图进行自适应的加权处理。在语义分割领域，有助于更准确划分图像区域
注意力机制 什么是Attention? Attention模型的基本表述可以这样理解成:当我们人在看一样东西的时候,我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方,换句话说,当我们目光移到别处时,注意力随着目光的移动野在转移,这意味着,当人们注意到某个目标或某个场景时,该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的...
各种注意力机制,MLP,Re-Parameter系列的PyTorch实现mp.weixin.qq.com/s/adS77peoAzCgv1eliePPEw 各种注意力机制 Pytorch implementation of "Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks---arXiv 2020.05.05" Pytorch implementation of "Attention Is All You Need---...
在中层级,紧凑注意力模块(CAB)通过多路径注意力结构增强特征交互,提升网络捕获多样化语义信息的能力。在高层级,集成了 Shift MLP 和 Tokenized MLP 模块。Shift MLP 模块沿着不同轴移动特征通道,通过聚焦卷积特征的特定区域来增强局部特征建模。Tokenized MLP 模块将这些特征转换为抽象令牌,并利用 MLP 在潜在空间中对其...
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756 [4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949
项目作者对注意力机制进行了分类,分为三个系列:Attention 系列、MLP 系列、ReP(Re-Parameter)系列。其中 Attention 系列中包含有大名鼎鼎的《Attention is All You Need》等 11 篇论文;最近比较热门的 MLP 系列包括谷歌的 MLP-Mixer、gMLP ,Facebook 的 ResMLP,清华的 RepMLP ;此外,ReP(Re-Parameter)系列包括清华...
本文是微软亚研院MSRA探索Transformer自注意力机制在目标检测的效果,它是否是Transformer在图像识别任务中取得优异性能的关键?构建了一种Attention-free的、基于MLP的sMLPNet。具体将MLP模块中的token-mixing替换为稀疏MLP(sparse MLP, sMLP)模块。2021年9月刚出来的文章 论文地址:arxiv.org/pdf/2109.0542 摘要: sMLP...
加入了 multi-head external attention 机制,multi-head external attention 也可以使用两个线性层实现,由于有了 multi-head external attention 结构,我们实现了一个 MLP 结构,我们把它叫做 EAMLP。 补充了一个 ablation study 的实验以及一些分析,可以更清楚的理解这种 external attention 机制。
将MLP和注意力机制应用于多任务学习和跨模态应用。在多任务学习中,模型被训练来同时处理多种不同的任务,而MLP和注意力机制的结合可以提高处理多种任务时的性能。在跨模态应用中,例如结合视觉和文本信息的任务,注意力机制可以帮助模型更好地理解和整合来自不同模态的信息。🌟...
本视频深入探讨了Transformer模型的关键组件,包括多头自注意力(Self-attention)机制、MLP(多层感知机)以及层归一化(Layer Normalization)。视频中详细解释了模型中的维度变换,特别是输入输出维度的调整,以及激活函数在模型中的作用。此外,还讨论了Transformer模型中的残差连接和层归一化的应用,包括pre-Layer Normalization和...