non-local的计算复杂性为:输入特征(c,h,w)另N=hw,则计算复杂性为 O(NNC) 。如何减低non-local的计算复杂性:1)降低特征的维度:降维+non-local+升维;2)减小每个节点关联的节点个数:CCNet;3)减小建立关联…
非局部（Non-local）及其变体的计算复杂性主要依赖于输入特征的维度（c,h,w）和特征总数N = hw。其计算复杂性通常表示为[公式]。为了降低非局部的计算复杂性，有几种策略可以采用：1. **降低特征维度**：通过降维、非局部操作后进行升维来减少计算量。这种策略在保留重要信息的同时降低计算复杂性。2...
自己整理了一下Non-Local注意力机制提出后,后续该注意力机制的变体和在其他领域的应用!由于自己看论文数量有限,欢迎大家补充说明! 一、语义分割:\color{#FF3030}{一、语义分割:}一、语义分割: 1.CCnet-Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 原Non-Local block操作的计算复杂度为O(HW * HW),本... ...
[注意力机制]--Non-Local注意力的变体及应用 之一是将RCAN中基于一阶的通道注意力机制换成了基于二阶统计的注意力机制,此外是第一次将non-local注意力机制引入到图像超分任务中,在深层特征提取的一头一尾加上了最原始的non-local模块...感受野的问题,本文在此基础上增加了Non-LocalBlock,充分利用图像的非局部自...
我们提出的系统框架如图1所示。在这项工作中,我们使用三种不同的视频描述符池化方法来完成视频分类任务,特别是non-local NetVLAD、Soft-Bag-of-Feature (Soft Bof)和GRU。 在第2.1节中,我们介绍了与non-local块合并的NetVLAD的详细信息,其变体在第2.2节中介绍。第2.3节和第2.4节分别介绍了其他两个系列模型,即软...
之前一系列应用non-local模块或者各种变体(CCNet、efficient attention、A2-Nets等)工作的模式是,CNN整体上已经非常好了,但是缺乏一些长距建模的能力,所以我们在里面稀疏地插入一些注意力模块,帮助CNN做这件事,而其他部分还是由CNN负责。 现在这一批全注意力或者类Transformer的网络,则是让网络的主要部分都使用注意力结构...
在观察到不同查询位置的注意力map几乎相同的基础上,我们通过计算一个全局(查询无关)注意力map来简化non-local块,并在所有查询位置共享该全局注意力map。在[12]中,有Wz和没有Wz的变体的性能相当,我们在简化版本中省略了Wz。我们简化的non-local块定义为:...
VNet3D网络模型如下所示,论文中也提到Non-local模块是可以在现有的网络中即插即用的,但是Non-local模块中涉及到矩阵乘法计算,如果在VNet3D的浅层处添加Non-local模块,计算量非常大,硬件无法运行,论文中也建议将Non-local模块添加在深层处,例如可以在VNet3D网络中解码网络中的128通道和256通道所在层数添加Non-local模...
Non-作为前缀,通常用于形容词,表示“非”或“无”的意思,通常用于更正式的语境。以下是一些以non-为前缀的单词及其释义和例句: 1. Non-toxic(无毒的) - 释义:表示某物质不含有毒成分。 - 例句:Many products are labeled "non-toxic" to ensure safety. - 许多产品被标记为“无毒”以确保安全。 2. Non-...
ECCV2020-Non-Local进化系列-语义分割网络RecoNet | Tensor Low-Rank Reconstruction for Semantic Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。