代码地址:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/attention/Non-local/Non-Local_pytorch_0.4.1_to_1.1.0/lib 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。 ...
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。 文章中列出了卷积网络在统计全局信息时出现的三个问题如下:...
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(...
a)non-local,中间attention map为WH✖WH,红色特征图(左图表示输入的feature map,最右表示含有self-attention的feature map) b)cc attention,中间的attention map为WH✖️(H+W-1),只关注每个像素与同行同列(如图中的“十字”)的上下文信息,经过两个这样的attention操作,根据信息传递原理,红色特征图为每个像素...
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。
This paper studies a video-based person re-identification (Re-ID) model with non-local attention module. Firstly, on the basis of the residual module embedded in the 3D convolutional neural network, an non-local attention module is added. This module can associate the long-distance information ...
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。
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。
实验部分没啥好说的,因为最想知道的和Non-local attention的对比完全没提。。。 DropBlock* 由于DropBlock SONA一般加在backbone的较低层,加在高语义层反而性能下降。 This is because the purpose of the second-order non-local attention module is to capture the nonlocal ...
首先,这个论文中的模块,叫做non-local block,然后这个思想是基于NLP中的self-attention自注意力机制的。所以在提到CV中的self-attention,最先想到的就是non-local这个论文。这个论文提出的动机如下: 卷积运算和递归操作都在空间或时间上处理一个local邻域;只有在重复应用这些运算、通过数据逐步传播信号时,才能捕获long-...