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...
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...
Non-local Neural Networks * Authors: [[Xiaolong Wang]], [[Ross Girshick]], [[Abhinav Gupta]], [[Kaiming He]] Local library 初读印象 comment:: (NonLocal)过去的网络注重处理局部关系,本篇网络研究了长程依赖。 Why 过去的网络,长程依赖都是依靠大量堆叠卷积得到的大感受野所建立的。
1、单一的non-local block加在较浅层次效果显著。reasonable。高层次丢失的信息太多了，找不到细小的远...
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...
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。
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...
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 ...