此外,Non-local Neural Networks比其3D卷积对等网络在计算上更经济。在Kinetics和Charades数据集上进行了全面的消融研究,仅使用RGB且没有任何花哨的东西(例如,光流、多尺度测试),我们的方法在两个数据集上都获得了与之前最强的模型相同或更好的结果。 为了证明non-local操作的普遍性,我们进一步在COCO数据集上进行了...
Recurrent Neural Networks 传统的神经网络不能进行连续的思考.想象一下你想对电影里每一个点发生的不同的事件进行分类.对于传统的神经网络来说是不能从过去的事情推断未来的事情. RNN(Recurrent neural networks)解决了这个问题.RNN的神经元自己建立了一个自己的回路,使得信息可以保存. 在上图中A有一个输入xt和一...
▌非局部神经网络(Non-local Neural Networks) 非局部操作(Non-local operation) 为了处理这些全局动作信息,文章借鉴NL-Means中利用整幅图去噪的思想。前面讲到 NL-Means利用了整幅图像来进行去噪,以图像块为单位在图像中寻找相似区域,再对这些区域求平均,它的滤波过程可以用下面公式来表示: 在这个公式中,w(x,y)...
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泛的计算机视觉任务。 还有Interaction Networks,旨在建模多物体的相互关系[40,24]。 但non-local是以上工作的本质优...
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...
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。 文章中列出了卷积网络在统计全局信息时出现的三个问题如下: 1、捕获长范围特征依赖需要累积很多层的网络,导致学习效率太低; ...
在机器翻译中,自我注意模块通过关注所有位置并在嵌入空间中取其加权平均值来计算序列(例如,句子)中的位置处的响应,在CV中那就是通过关注图片中(可以是特征图)所有位置并在嵌入空间中取其加权平均值来表示图片中某位置处的响应。嵌入空间可以认为是一个更抽象的图片空间表达,目的是汇聚更多的信息,提高计算效率。听...
2、Non-local Neural Networks 2018年由王小龙,何凯明发表的《Non-local Neural Networks》论文是将自注意力机制应用在计算机视觉领域的开山之作。详细内容请阅读原文。这里就简单说一下论文的核心思想:在计算机视觉中卷积操作是在局部区域进行特征提取操作的,然后再通过不断堆叠多个卷积层和下采样层(池化层或卷积层)模...
这篇文章探索了非局部神经网络（Non-local Neural Networks）及其自注意力机制的核心思想，是CV领域引入自注意力机制的关键论文。自注意力机制在语义分割等任务中被广泛应用，可以视为本文提出原理的特殊应用案例。分析该论文的意义不仅限于熟悉其内容，更重要的是理解其泛化的思想。在计算长范围依赖时，传统...