《Non-local Neural Networks》论文笔记 参考代码:video-nonlocal-net 1. 概述 导读:现有的CNN与RNN的网络都有很好的局部相关性(local),但是在一些任务中就需要网络具有较大的感受野范围,因而就需要一种non-local的表达形式来捕获较大范围的信息。这篇文章不同于之前的non-local的方法,它计算的
convolution和recurrent都是对局部区域进行的操作,所以它们是典型的local operations。受计算机视觉中经典的非局部均值(non-local means)的启发,本文提出一种non-local operations用于捕获长距离依赖(long-range dependencies),即如何建立图像上两个有一定距离的像素之间的联系,如何建立视频里两帧的联系,如何建立一段话中不...
Non-local Neural Networks 2017 论文笔记 卡内基梅隆大学 FaceBook AI Research 自己的想法: 将经典计算机视觉中的non-local mean操作与自注意力统一起来, 这两种思想其实是有异曲同工之妙的。各种自注意力机制都是本文方法的特例,而本文的non-local 机制则是一种可泛化的基础网络模块,厉害。 这里有篇讲解non-...
Non-local Neural Networks paper题目:Non-local Neural Networks paper是FAIR发表在CVPR 2018的工作 paper链接:地址 Abstract 卷积和循环操作都是一次处理一个局部邻域的构建块。本文将non-local操作呈现为用于捕获远程依赖关系的通用构建块。受计算机视觉中经典的非局部均值方法 [4] 的启发,本文的非局...
4 核心代码实现 拷贝的代码来源:https://github.com/AlexHex7/Non-local_pytorch 可以看出,具体实现非常简单,就不细说了。 5 扩展 通读全文,你会发现思路非常清晰,模块也非常简单。其背后的思想其实是自注意力机制的泛化表达,准确来说本文只提到了位置注意力机制(要计算位置和位置之间的相关性,办法非常多)。
3⃣与最近🔥的graph neural network有所联系(摘自其他博主,没有接触过图神经网络),可以从中得到改进的点。 4⃣更好的信息传递方式... 五、其他优化non-local patch-non-local module: 不是全局的相关性度量,将特征图分m✖️n个patch,再在patch中计算patch内部的attention map。
Dual graph convolutional network for semantic segmentation GcNet Disentangled non-local neural networks ORDNet: Capturing Omni-Range Dependencies for Scene Parsing SETR 0 non-local的基本结构 如上图(取自[6]),输入 X经过三个conv之后 分别得到 value/key/query三个分支, query与key分支reshape之后矩阵乘得...
Dual graph convolutional network for semantic segmentation GCNet Disentangled non-local neural networks ORDNet: Capturing Omni-Range Dependencies for Scene Parsing SETR 0 non-local的基本结构 non-local结构[6] 如上图(取自[6]),输入 X经过三个conv之后 分别得到 value/key/query三个分支, query与key分支...
Dual graph convolutional network for semantic segmentation GCNet Disentangled non-local neural networks ORDNet: Capturing Omni-Range Dependencies for Scene Parsing SETR 0 non-local的基本结构 non-local结构[6] 如上图(取自[6]),输入 X经过三个conv之后 分别得到 value/key/query三个分支, query与key分支...
Non-IID-GNN 的基本思想是过在图的结构信息上应用 adaptor network来逼近图gi的分布信 息,这些信息作为适配参数,为gi适配每个 GNN block ,适配后的 GNN 模型GNNi可以 看作是gi的一个 specific graph classification model (直觉上可以理解为每个 Adaptor Network 学习一个图数据中可能存在一类图结构即图数据的一类...