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 local NN的有效性
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...
Non-local Neural Networks 注意力机制之前常用于语言处理,这篇文章是自注意力机制在视觉处理领域的核心之作。 Motivation 卷积运算和循环运算被用于捕捉局部关系,进行特征的处理,但是存在以下问题: 处理远距离关系时依靠层数的堆叠增大感受野,效率不高 基础块的堆叠会导致层数过深,前面网络微小参数变化将对后面网络的输出...
Non-local Neural Networks seniusen 专注于 AI、理财和终身学习,公众号「seniusen」! 来自专栏 · 深度学习,深度思考 3 人赞同了该文章 1. 摘要 卷积和循环神经网络中的操作都是一次处理一个局部邻域,在这篇文章中,作者提出了一个非局部的操作来作为捕获远程依赖的通用模块。 受计算机视觉中经典的非局部均值...
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 -...
《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...
Non-local Neural Networks的核心思想是通过计算图像或视频中每个位置的全局相似度映射,再与该位置的映射相乘,从而实现对全局信息的捕捉。这个过程由相似度计算函数f和映射函数g组成,其中g通常采用1x1卷积实现。这种全局的注意力机制有助于网络更好地理解和分析图像或视频的全局特征。 然而,Non-local Neural Networks的...
SLIMMABLE NEURAL NETWORKS 论文:SLIMMABLE NEURAL NETWORKS Github:https://github.com/JiahuiYu/slimmable_networks ICLR 2019 论文针对不同的硬件设备需要训练部署不同的模型的问题,提出了只需要训练一个网络就可以根据实际硬件在不同设备进行切换的轻量神经网络slimmable neural networks。 论文提出的方法,通过......
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...
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...