1. 解释什么是非局部注意力(non-local attention)机制 非局部注意力机制是一种捕捉图像或序列中长距离依赖关系的方法。与卷积神经网络(CNN)中的局部卷积操作不同,非局部操作可以计算图像中任意两个位置之间的相关性,从而捕获全局上下文信息。这种机制在处理图像和视频时特别有用,因为它能够建模图像中远距离像素之间的关...
注意力机制一种是软注意力(soft attention),另一种则是强注意力(hard attention)。 软注意力的关键点在于,这种注意力更关注区域或者通道,而且软注意力是确定性的注意力,学习完成后直接可以通过网络生成,最关键的地方是软注意力是可微的,这是一个非常重要的地方。可以微分的注意力就可以通过神经网络算出梯度并且前...
与之前介绍的CBAM模块,SE模块,BAM模块,SK模块类似,Non-Local也是一个易于集成的模块,针对一个feature map进行信息的refine, 也是一种比较好的attention机制的实现。不过相比前几种attention模块,Non-Local中的attention拥有更多的理论支撑,稍微有点晦涩难懂。 Non-local的通用公式表示: x是输入信号,cv中使用的一般是fea...
与之前介绍的CBAM模块,SE模块,BAM模块,SK模块类似,Non-Local也是一个易于集成的模块,针对一个feature map进行信息的refine, 也是一种比较好的attention机制的实现。不过相比前几种attention模块,Non-Local中的attention拥有更多地理论支撑,稍微有点晦涩难懂。 Non-local的通用公式表示: yi=1C(x)∑∀jf(xi,xj)g(...
1. 局部注意力机制的局限性 传统的局部注意力机制通常只考虑周围邻近的信息,并不能很好地捕捉到全局信息。在处理长距离依赖关系或者全局上下文相关的任务时,局部注意力机制容易出现性能不佳的情况。 2. non-local attention的优势 相比之下,非局部注意力机制通过引入全局信息和全局关联性,能够更好地建模长距离依赖关系...
1.2 Self-attention机制应用:Non-local Neural Networks 论文地址: 代码地址: 在计算机视觉领域,一篇关于Attention研究非常重要的文章《Non-local Neural Networks》在捕捉长距离特征之间依赖关系的基础上提出了一种非局部信息统计的注意力机制——Self Attention。
传统的注意力机制主要关注局部区域,比如卷积神经网络(CNN)中的空间注意力机制(Spatial Attention)。非局部注意力机制引入了全局性的信息交互,使得模型能够更好地捕捉到整体上的关联。 非局部注意力机制最早由王晓剑等人提出,并应用于视频分类任务。以下是该方法的伪代码表示: ``` def NonLocalAttention(input, theta...
与之前介绍的CBAM模块,SE模块,BAM模块,SK模块类似,Non-Local也是一个易于集成的模块,针对一个feature map进行信息的refine, 也是一种比较好的attention机制的实现。不过相比前几种attention模块,Non-Local中的attention拥有更多地理论支撑,稍微有点晦涩难懂。
【CV中的Attention机制】Non-Local neural networks的理解与实现,1.NonlocalNonLocal是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。NonLocalNN和NonLocalMeans非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。普通的滤波都是3×3的卷积核,然后在整个图片上进行移动,处理的是3×3局部
2018CVPR的一篇论文,主要解决的问题是通过Non-local的方法扩大传统CNN,RNN方法的感知域(即传统的CNN一个像素点对应的输出只受其neighbor的影响,Non-local方法使每一点的输出受所有像素点的影响)。模型结构简单,效果提升显著,且可以方便的嵌入到现有网络中。对于一个视频信息在时间域,空间域都有提升: ...