注意力机制一种是软注意力(soft attention),另一种则是强注意力(hard attention)。 软注意力的关键点在于,这种注意力更关注区域或者通道,而且软注意力是确定性的注意力,学习完成后直接可以通过网络生成,最关键的地方是软注意力是可微的,这是一个非常重要的地方。可以微分的注意力就可以通过神经网络算出梯度并且前...
1.计算原理不同 Non-local操作是一种模拟人脑视觉处理机制的计算操作,它可以捕获图像中的长距离依赖关系,允许网络在任何位置的特征可以与其它位置的所有特征进行交互。而自注意力机制是一种在序列数据中,模型关注到每个位置的信息,并根据其重要性进行加权平均的计算方法。 2.应用场景不同 Non-local操作主要用于处理图...
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...
Non-local其实可以被认为是channel level和spatial level的泛化。这种方式通过注意力加强距离依赖,更是直接实现了全局的联系性。既有attention的思想也有context联系的思想。基于这个non-local,后面相继又有几个网络结构提出来,本质还是做注意力机制,只不过操作不一样,或者是改进版的。像刚刚说的,CCNet, GCNet。可以看图...
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分别投影到三个子空间中:θ(x)、φ(x)和g(x),其中...
Non-local Neural Networks及自注意力机制思考 创新 不管是cv还是NLP任务,都需要捕获长范围依赖。在时序任务中,RNN操作是一种主要的捕获长范围依赖手段,而在CNN中是通过堆叠多个卷积模块来形成大感受野。目前的卷积和循环算子都是在空间和时间上的局部操作,长范围依赖捕获是通过重复堆叠,并且反向传播得到。
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: ...
1.Non-local Neural Networks 从Non-local Neural Networks 开始计算机视觉中使用attention开始火热,这是一种基于空间注意力机制的网络。 Non-local Neural Network主要解决的问题: 当图像中两个特征距离比较远时,浅层卷积无法覆盖全部特征,特征提取很难提取到完整的信息。 传统的解决方案: 传统CNN通过堆叠多个卷积模块...
自己整理了一下Non-Local注意力机制提出后,后续该注意力机制的变体和在其他领域的应用!由于自己看论文数量有限,欢迎大家补充说明! 一、语义分割:\color{#FF3030}{一、语义分割:}一、语义分割: 1.CCnet-Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 原Non-Local block操作的计算复杂度为O(HW * HW),本... ...
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...