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...
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...
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, ...
以图3右边公式(3)出发为两像素点度量函数f,结合公式(1),在卷积网络中实现该相似度度量函数下的像素点响应,设计的non-local block具体如图左边网络结构—— 从上往下看,输入特征图为C*H*W,首先矩阵拉成向量得到C*HW,然后采用1*1卷积操作分别进行g(x)、\theta(x)和\phi(x_j)的线性映射,也就是图中的W_...
其中criss-cross attention block的结构如下: 多次叠加使用时信息的传递方式: 蓝色位置的信息第一次loop的时候被传递给浅绿色的位置,第二次loop的时候这些信息传递给了深绿色位置。 由于每个点只关注与(H+W-1)个点的关系,所以计算量会少。 另外叠加criss-cross attention次数越多,效果越好 ...
其中criss-cross attention block的结构如下: 多次叠加使用时信息的传递方式: 蓝色位置的信息第一次loop的时候被传递给浅绿色的位置,第二次loop的时候这些信息传递给了深绿色位置。 由于每个点只关注与(H+W-1)个点的关系,所以计算量会少。 另外叠加criss-cross attention次数越多,效果越好 ...
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。
其中criss-cross attention block的结构如下: 多次叠加使用时信息的传递方式: 蓝色位置的信息第一次loop的时候被传递给浅绿色的位置,第二次loop的时候这些信息传递给了深绿色位置。 由于每个点只关注与(H+W-1)个点的关系,所以计算量会少。
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-...
Non-local Block 其次,大的卷积核需要大量的参数,给训练带来困难,很容易产生过拟合。而Non-local中对...