第一: 将下面的核心代码复制到D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\nn路径下,如下图所示。 第二:在task.py中导入BCBlock包 第三:在task.py中的模型配置部分下面代码 在SPPF模块之前添加NonLocalBlockND elif m is NonLocalBlockND: args = [ch[f]] 第四:将模型配置文件复制到YOLOV11...
实验部分比较足,主要是通过对比实验,如果想要用non-local block的话可以有所帮助,避免踩坑。 第一个,四个相似度度量函数,哪个好?解释是,四个结果都差不多,说明主要是他们这个non-local的思想好,什么度量函数,什么激活函数,不是根本因素。 第二个,放在哪里合适? 结果显示,建议放在前面层,后面的层特征图中的空...
最后将 attention系数,对应乘回特征矩阵 g 中,然后再上扩展channel数(1*1卷积),与原输入 feature map X 做残差运算,获得non-local block的输出。 可能存在的问题——计算量偏大:在高阶语义层引入non local layer, 也可以在具体实现的过程中添加pooling层来进一步减少计算量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
Non-local Block是怎么设计 非局部块(Non-local Block)是一种设计用于捕捉深度学习模型中长距离依赖关系的结构,可以被集成到各种现有的神经网络架构中,如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。 非局部块的设计灵感来源于非局部均值操作,它通过计算输入特征图中任意两点之间的关系来直接捕捉全局依赖,而不仅仅是局部...
这个示例代码中,我们定义了一个`NonLocalBlock`类,它继承自`torch.nn.Module`。在`__init__`方法中,我们定义了几个卷积层用于计算`theta`、`phi`和`g`。`theta`和`phi`用于计算输入中每对位置之间的相关性分数,而`g`用于和相关性分数进行加权。在`forward`方法中,我们首先计算`theta`和`phi`的结果,并使...
以下是使用PyTorch实现Nonlocal注意力机制的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn class NonLocalBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(NonLocalBlock, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.theta = nn.Conv2d(in_channels, in_channels //...
1762 目标检测 模型数量 879 语义分割 模型数量 771 图像生成 模型数量 448 姿态估计 模型数量 391 视频 模型数量 381 时间动作定位 模型数量 374 动作分类 模型数量 363 动作识别 模型数量 348 活动识别 模型数量 339 上一页 1 2 下一页 使用「Non-Local Block(Non-Local Block)」的项目 ...
上面的几个变体演示了我们通用的non-local操作的灵活性。我们相信替代版本是可用的,可能会改善结果。 3.3. Non-local Block 我们将等式(1)中的non-local操作封装到一个non-local块中,这样该块就可以合并到许多现有架构中。我们定义一个non-local块为:
a) 说明后面三种度量方式都比较优秀,emb-gaussian和点乘方式类似,concatenation后续还需要额外的参数,所以emb-gaussian的方式最常见。这几种方式都得到较大的提高,说明是non-local这个block在起作用。 2⃣作用的stage: b) 放在较低层(size较大)能够得到更好效果并且性能类似,但是放到高层时效果提升稍差,原因在于高层...
1.3 代码解读 1.4 论文解读 2 总结 论文名称:“Non-local Neural Networks” 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 0 概述 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...