在对proj_value与attention_map点乘之前,先对attention进行转置。这是由于attention中每一行的权重之和为1,是原特征图第j个位置对第i个位置的权重,将其转置之后,每一列之和为1;proj_value的每一行与attention中的每一列点乘,将权重施加于proj_value上,输出为B×C×(W×H)。 代码语言:javascript 复制 这一步是...
然后对自相关特征进行 Softmax 操作,得到0~1的weights,这里就是我们需要的 Self-attention 系数; 最后将attention系数,对应乘回特征矩阵 g 中,然后再上扩展channel数(1*1卷积),与原输入 feature map X 做残差运算,获得non-local block的输出。 可能存在的问题——计算量偏大:在高阶语义层引入non local layer,...
来看下 non-local mean 的计算,v是一张含噪声的图片,对于像素i,w(i,j)计算了像素i和图片中每个像素j的相似度,然后进行归一化使得∑jw(i,j)=1,对了,不用怀疑,就是注意力机制:套用 self-attention 里面的表示,i是query, j是key,v(j)是value。所以说,很多东西都是相通的。 既然已经有了non-local mean...
首先,这个论文中的模块,叫做non-local block,然后这个思想是基于NLP中的self-attention自注意力机制的。所以在提到CV中的self-attention,最先想到的就是non-local这个论文。这个论文提出的动机如下: 卷积运算和递归操作都在空间或时间上处理一个local邻域;只有在重复应用这些运算、通过数据逐步传播信号时,才能捕获long-r...
前言: 之前已经介绍过SENet和Non Local Neural Network(NLNet),两者都是有效的注意力模块。作者发现NLNet中attention maps在不同位置的响应几乎一致,并结合SENet后,提出了Global Context block,用于全局上下文建模,在主流的benchmarks中的结果优于SENet和NLNet。
Non-local attention block 这里换成了原始论文的non-local图 没啥说的,再写下公式 整体的: 做嵌入高斯: 做softmax加权(注意论文里分母的求和下标写错了) 最后把non-local设置插残差模式 可以将nonlocal插入到预训练的模型中(例如将w设置为0就不影响原先的行为),可以构建一个更有层次的结构结合了全局和局部信息...
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, 也是一种比较好的attention机制的实现。不过相比前几种attention模块,Non-Local中的attention拥有更多地理论支撑,稍微有点晦涩难懂。
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, 也是一种比较好的attention机制的实现。不过相比前几种attention模块,Non-Local中的attention拥有更多地理论支撑,稍微有点晦涩难懂。
在Mask R-CNN中,测试non-local对于关键点检测的提升,如下表,在R101的baseline上,在头部添加4个non-local block会导致让 AP增加一个约一个点。 结论 本文提出了一种新的神经网络Non-Local Neural Networks,它通过非局部操作来捕捉远程依赖关系。non-local block可以与任何现有的网络结构相结合。证明了非局部建模在...
最近几年,attention这个概念在CV领域开始涌现越来越多的突破。从17年NIPS的‘Attention is all you need’开始,SENet、Non-local、GCNet、Empirical Attention等等,层出不穷。最近看了libra这篇paper,其中提到了non local block,借机回顾下这个模块。为啥叫Non-local呢?从字面上就可以理解,和local相对应。普通的conv...