首先,我们将解析NonLocalBlockND的工作原理,非局部注意力机制NonLocalBlockND通过在全局范围内捕捉特征图中所有位置的相互关系,提升模型性能。它利用三个分支(θ、ϕ、g)生成降维后的特征表示,计算相似性并进行加权,从而结合局部与全局信息。随后,我们会详细说明如何将该模块与YOLOv11相结合,改善模型对全局信息的捕捉...
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...
(1)目标检测和实例分割如下表,一个单独的non-local block超越了了所有的R50/101和X152baseline,包括检测和分割的所有指标。APbox在所有情况下增加约一个点。 (2)关键点检测在Mask R-CNN中,测试non-local对于关键点检测的提升,如下表,在R101的baseline上,在头部添加4个non-local block会导致让 AP增加一个约一...
如下表,一个单独的non-local block超越了了所有的R50/101和X152baseline,包括检测和分割的所有指标。APbox在所有情况下增加约一个点。 (2)关键点检测 在Mask R-CNN中,测试non-local对于关键点检测的提升,如下表,在R101的baseline上,在头部添加4个non-local block会导致让 AP增加一个约一个点。 结论 本文提出...
得到的结论是更多的non-local block会导致更好的结果。 论文说明多个non-local block可以帮助传递在时空中的较远位置的信息。 非局部块的改进不仅仅是因为它们增加了基线模型的深度。; Table 2d 表示将non-local block应用在spacetime比单纯应用在space和time上效果好,non-local block可以获取时空信号。
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...
GCNet论文名称为:《GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond》,是由清华大学提出的一个注意力模型,与SE block、Non Local block类似,提出了GC block。为了克服NL block计算量过大的缺点,提出了一个Simplified NL block,由于其与SE block结构的相似性,于是在其基础上结合SE改进得到GC...
从17年NIPS的‘Attention is all you need’开始,SENet、Non-local、GCNet、Empirical Attention等等,层出不穷。最近看了libra这篇paper,其中提到了non local block,借机回顾下这个模块。为啥叫Non-local呢?从字面上就可以理解,和local相对应。普通的conv运算只能在feature map上用固定大小的卷积核去提取特征。对应...
简介:YOLO目标检测专栏探讨了YOLO的创新改进,包括引入非局部操作以捕获远程依赖,增强上下文信息。非局部模块可应用于图像分类、目标检测等任务,尤其适合视频分类。文章介绍了Non-local自注意力模型,通过计算任意位置间交互,提供全局信息。此外,展示了如何在YOLOv8中实现NLBlockND模块。详细内容及实战配置见相关链接。
Non-Local不同位置上的显著图 Simplified NL Block 首先是对Non Local的改进,non local中包含一个self-attention操作,计算复杂。但实际上,如上图,其中每个图代表红点位置对应的热度图,不同位置之间其实没有明显差别,故此本文对此做了精简。直接将HW*HW大小的不同位置的关系图 ...