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...
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...
1.Non-local Non-local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型,Non-local neural networks和non-local means非局部均值去噪滤波有点相似,普通的滤波都是 3×3 的卷积核,然而在整个图片上进行移动,处理的是 3×3 局部的信息,Non-local Means操作则是结合了一个比较大的搜索范围,并进行加权。 Non-local主要...
Non-local Neural Networks的提出,旨在通过计算全局感受野的注意力,提升CNN的性能。 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...
non-local是一个很灵活的building block,它可以很容易地和conv、recurrent层一起使用,它可以被插入到dnn的浅层位置,不像fc通常要在网络的最后使用。这使得我们可以通过结合non-local以及local的信息构造出更丰富的结构。 概括如下: y_i表示对应位置输出的值,i表示输出位置的索引index。
Non-local是一种经典的滤波算法,即计算一张图像里所有像素值的加权平均。其后被用于BM3D,称为block matching技术。 实际上,non-local神经网络的本质是一种图神经网络(graph neural networks)[41]。 从另一个角度,non-local又与self-attention有异曲同工之妙。但self-attention主要用于机器翻译,而本文的网络用于更广...
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。
Non-local neural networks 1. 背景: “Non-local”直译为“非局部”,意思是具有序列化的数据(比如视频、语音),进行特征提取时,当前输入数据的特征计算要考虑其它输入数据的信息。举例来说,非局部操作的关注点就是在于如何建立起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...
【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
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?