agent和map的cross attention，时间复杂度O(ATM)，在每个时刻，agent和地图元素做矩阵乘法 agent和agent间...
首先co-attention map 是BAN 中的一个重要成分。作者指出通常大家直接使用各点之间的运算做co-attention map ,作者这里考虑了两个超边之间的相似性加入co-attention map 的构建,也就是考虑了结构相似性。 总共有两种方式①将超边的向量进行平均, ②将运行图卷积后的向量进行平均, 然后将平均后的向量进行相似度度量...
2.Multiple Attention: Attention机制使得模型专注于输入特征的和当前问题最相关的部分,目前常用的是soft-attention的方法。而multiple attention的动机则是相当于回答问题之前多次的观察。 首先利用MCB产生一个联合向量,然后使用两个卷积层去预测每一个区域的attention权值,通过softmax归一化后的soft attention map和原始视觉...
引入了flash attention，加速了训练时间。需要强调的是，尽管模型是训练用于预测下一个标记，但不能说给定...
首先利用MCB产生一个联合向量,然后使用两个卷积层去预测每一个区域的attention权值,通过softmax归一化后的soft attention map和原始视觉向量加和,得到注意力视觉向量。比较巧妙地的是产生了两个attention map,模仿多次的观察。 实验结果: MCB性能对比实验 1 MCB优于点乘,点加,全连接的方法 2参数规模相同的时候,MCB优...
这证明了结合多模态内容作嵌入学习的重要性,在使用注意力模型的情况下,DMAN的mAP从HNE的54.99%提升到了57.22%,和DMAN Triplet+Text相比,attention DMAN在所有的度量下都有提升,这是因为注意力模型使得多模态内容进行了对齐,这对学习多模态数据的高效表示非常有用。另一方面,HNE单独的学习图片和文本文档的特征,很难...
本文的作者提出了一种基于Transformer的视频RGB+音频融合的模型MBT,将“注意力瓶颈(Attention Bottlenecks)”用于多层模态融合。 补充: Transformer已被证明在图像 (ViT ) 和视频分类 (ViViT ) 以及音频分类 (AST) 等领域具有不错的性能: ViT: ViViT: AST: 将Transformer应用到多模态领域,由于这些模型能够处理可变长...
学习如何在模型训练期间潜在地对齐数据。两种方法:图模型、神经网络模型(使用attention机制) 图像字幕中,注意力机制将允许解码器(通常是 RNN)在生成每个连续单词时专注于图像的特定部分; 问答任务,允许将问题中的单词与信息源的子组件(例如一段文本[236]、图像[65]或视频序列)对齐。
双线性(Bilinear)就是向量外积的计算。双线性池化(Bilinear Pooling)是对双线性融合后的特征进行池化。在[2]中,双线性池化首先对卷积得到的feature map的每个位置的特征向量进行向量外积计算,再对所有位置外积计算的结果进行sum pooling得到特征向量x。x经过signed square root和L2 normalization得到最后的特征。
This work proposes a novel autolabeler, called multimodal attention point generator (MAP-Gen), that generates high-quality 3D labels from weak 2D boxes. It leverages dense image information to tackle the sparsity issue of 3D point clouds, thus improving label quality. For each 2D pixel, MAP-...