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。 ...
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...
这次的文章我们主要来关注视觉应用中的Self-attention机制及其应用——Non-local网络模块。 1. 视觉应用中的self-attention机制 1.1 Self-attention机制 由于卷积核作用的感受野是局部的,要经过累积很多层之后才能把整个图像不同部分的区域关联起来。所以在会议CVPR2018上Hu J等人提出了SENet,从特征通道层面上统计图像的全...
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...
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拥有更多地理论支撑,稍微有点晦涩难懂。
non-localmodule及其变形—byWilson ⼀、简介 1. 卷积操作只关注于局部的感受野，是典型的local operation，如果要增⼤神经元的感受野，⼀般是堆叠卷积层和池化层来实现，但是这样计算量和复杂度都会增加，并且feature map的尺⼨会较⼩。为了突破，作者借鉴图像去噪这个领域的non-local操作，提出了non-...
前言: 之前已经介绍过SENet和Non Local Neural Network(NLNet),两者都是有效的注意力模块。作者发现NLNet中attention maps在不同位置的响应几乎一致,并结合SENet后,提出了Global Context block,用于全局上下文建模,在主流的benchmarks中的结果优于SENet和NLNet。