但是通过实验证明,non-local模型对于f、g函数的选择并不敏感,真正使性能提升的原因还是在于non-local这一操作。 定义non-local block如下: 是由公式一的non-local操作得到的,与 进行一个残差连接( Residual connection),残差连接可以将一个新的non-local block插入其他任何预训练模型中。 下图是论文中提供的non-loca...
我们的non-local结构能够结合到任何现有的结构中。我们在视频分类、目标检测、分割、姿态估计上展示了non-local模型的意义。在这些所有的任务上,一个简单的额外的non-local操作,就能在baseline的基础上扎实地提升效果。我们希望non-local能够成为未来网络结构的重要组成部分。 参考资料 [1] Non-local neural networks -...
文中提出了四个计算相似度的模型,实验对四个方法都进行了实验,发现了这四个模型效果相差并不大,于是有一个结论:使用non-local对baseline结果是有提升的,但是不同相似度计算方法之间差距并不大,所以可以采用其中一个做实验即可,文中用embedding gaussian作为默认的相似度计算方法。 作者做了一系列消融实验来证明non l...
self-attention模块其实就是non-local的embedded Gaussian版本的一种特殊情况。修改: y=softmax(xTWTθWφx)g(x)y=softmax(xTWθTWφx)g(x),得到结构图如下: 图中给出的是时空维度上的一个 non-local block,我们在处理图像的时候只需要将1x1x1的时空卷积改成1x1的空间卷积即可。 普通的高斯版本可以将图中...
论文:Non-local Neural Networks 论文最早版本arXiv上的发表时间是2017.11,本文是论文v3版本笔记 CVPR 2018收录 Abstract 卷积和循环操作都是一次处理一个本地邻域的模块。 在本文中,我们将非局部操作当做一个通用的系列模块,来捕获远程依赖关系。 受计算机视觉中经典的非局部方法的启发,我们的非局部操作将位置处的响应...
从这个角度来说, NLNN(Non Local Neural Network)论文中提到的gaussian function貌似并不是真的用了gaussian衰减,因为NLNN在比较 两个位置时,甚至并未通过比较任何形式的邻域 来确定该 位置与 的接近程度,而仅仅是直接比较输入信号在 两个位置对应向量或者向量的embedding的距离测度。
上面一部分回顾了经典的NLM算法。另外之所以去细看NLM的论文,实际上就是因为在看Non-local Neural Networks论文时对Fig. 3这张论文截图有两个疑问: 为什么作者在选择 时说“一个自然的选择是使用高斯函数” 作者说使用"gaussian function"但是给出的式子只是一个矩阵乘法之后的指数函数,如何代表高斯?
Gram matrix在风格迁移中的应用与non-local层的注意力机制有所不同，它们都涉及内积，但计算方向不同。Gram matrix侧重纹理信息，而non-local层则可能捕捉不同的特征信息，但其具体功能有待进一步研究。参考文献 [1] Xiaolong Wang, "non-local neural networks"[2] Self-attention相关论文 [3] Gram ...
【CV中的Attention机制】Non-Local neural networks的理解与实现,1.NonlocalNonLocal是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。NonLocalNN和NonLocalMeans非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。普通的滤波都是3×3的卷积核,然后在整个图片上进行移动,处理的是3×3局部
Non-local Neural Networks 详解 1. 介绍 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...