目录 收起 背景 Non-local 背景 本文是CMU && FAIR 发表在CVPR 2018的一项工作,作者列表那是相当豪华,这个暂且不表,看题目中的non-local,字如其义,这是一种非局部的操作,既然不是局部那就是全局咯,也就是利用全局信息(可以是一张图片、一个序列、一段时间)计算,哎?听起来不就是注意力机制?yes,在本文...
在Non-Local NN这篇文章中的Local也与以上有一定关系,主要是针对感受野来说的,一般的卷积的感受野都是3×3或5×5的大小,而使用Non-Local可以让感受野很大,而不是局限于一个局部领域。 与之前介绍的CBAM模块,SE模块,BAM模块,SK模块类似,Non-Local也是一个易于集成的模块,针对一个feature map进行信息的refine, 也...
Non-local操作主要用于处理图像和视频等视觉任务,如物体检测,语义分割,行为识别等。而自注意力机制主要用于处理文本和语音等序列任务,如机器翻译,语音识别,文本分类等。 3.性能效果不同 Non-local操作能够捕获图像中的全局依赖关系,提高模型的表达能力。而自注意力机制能够捕获序列中的长距离依赖关系,提高...
代码地址:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/attention/Non-local/Non-Local_pytorch_0.4.1_to_1.1.0/lib 在计算机视觉领域,一篇关于Attention研究非常重要的文章《Non-local Neural Networks》在捕捉长距离特征之间依赖关系的基础上提出了一种非局部信息统计的注意力机制——Self Attention。 ...
Nonlocal注意力机制的原理与自注意力机制类似。自注意力机制是一种在序列中计算每个元素与其他元素之间关系的方法。而Nonlocal注意力机制则是将该思想扩展到了图像领域。它通过对图像上每个位置进行非局部关联操作,以便在不同位置之间建立联系并捕获长程依赖关系。 具体来说,Nonlocal注意力机制将输入特征图x分别投影到...
nonlocal注意力机制代码非局部(nonlocal)注意力机制是一种用于深度学习模型的注意力机制,它引入了一个额外的非局部块,从而使模型能够通过捕捉全局依赖性来解决序列建模问题。这个非局部块利用了注意力机制的思想,用于计算每对输入位置之间的相关性分数,并根据这些分数对输入进行加权。由于非局部块能够建模长距离依赖关系...
拷贝的代码来源:https://github.com/AlexHex7/Non-local_pytorch 可以看出,具体实现非常简单,就不细说了。 5 扩展 通读全文,你会发现思路非常清晰,模块也非常简单。其背后的思想其实是自注意力机制的泛化表达,准确来说本文只提到了位置注意力机制(要计算位置和位置之间的相关性,办法非常多)。
传统的注意力机制主要关注局部区域,比如卷积神经网络(CNN)中的空间注意力机制(Spatial Attention)。非局部注意力机制引入了全局性的信息交互,使得模型能够更好地捕捉到整体上的关联。 非局部注意力机制最早由王晓剑等人提出,并应用于视频分类任务。以下是该方法的伪代码表示: ``` def NonLocalAttention(input, theta...
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...
2018CVPR的一篇论文,主要解决的问题是通过Non-local的方法扩大传统CNN,RNN方法的感知域(即传统的CNN一个像素点对应的输出只受其neighbor的影响,Non-local方法使每一点的输出受所有像素点的影响)。模型结构简单,效果提升显著,且可以方便的嵌入到现有网络中。对于一个视频信息在时间域,空间域都有提升: ...