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...
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可以在feature map的空间上可以捕捉长距离的上下文信息,但是中间过程的相关性矩阵大小为WH✖WH,当输入的feature size过大时,会占用非常多的显存(亲身经历,平时只要2-3G的显存,加入non-local后占用超8G)。1⃣作者在保持全局感受野的前提下,保持了non-local的特性,并大大减少了运算量和显存。 2⃣获得...
首先提取 \mathbf{s}_i 代表给定 graph sample g_i 的结构信息,之后 Adaptor Networks 将 \mathbf{s}_i 作为输入并生成 adaptor parameters。假设共有 K 个GNN Blocks 基于 adaptor parameters 进行学习,形式如下: \phi_{ij} = h_j(s_i;\Omega_j),j=1,\dots,K\tag{1} 其中\Omega_j 代表第 j ...
这个trick并不会改变non-local的行为,而是使计算更加稀疏了。这个可以通过在图2中的ϕ和g后面增加一个max pooling层实现。 我们在本文中的所有non-local模块中都使用了上述的高效策略。 6.1. 视频分类模型 为了理解non-local networks的操作,我们在视频分类任务上进行了一系列的ablation experiments。
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...
Modern graph neural networks (GNNs) learn node embeddings through multilayer local aggregation and achieve great success in applications on assortative graphs. However, tasks on disassortative graphs usually require non-local aggregation. In this work, we propose a simple yet effective non-local aggregat...
《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,它计算的是当前位置在全局中...
讲者: 张景昭清华大学交叉信息研究院助理教授报告题目:On the (Non)smoothness of Neural Network Training报告摘要: In this talk, we will discuss the following question―why is neural network training non-smooth from an optimization p, 视频播放量 793、弹幕