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...
Non-local Neural Networks 行为识别:Non-local Neural Networks论文笔记 abstract 卷积or循环网络通常都是处理local neighborhood,但在本文中,我们提出non-local 操作...残差连接那一部分,用non-local的操作来代替原始的多个卷积+bn+relu的操作。 2)non-local 这部分,是在要计算的位置i上,引入位置j的表征,一方面...
non-local操作高效,只需少量几层就能实现很好的效果(细节:non-local neural networks比现有的2D和3D convolutional networks的视频分类精度高,同时与3D convolutional networks相比开销更少。它只使用RGB图,没有使用光流、多尺度测试等手段); non-local操作维持变量输入原先的大小,因此能方便地与其他操作相结合(细节:在...
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...
Non-local Blocks的高效策略。我们设置Wg,Wθ,Wϕ的channel的数目为x的channel数目的一半,这样就形成了一个bottleneck,能够减少一半的计算量。Wz再重新放大到x的channel数目,保证输入输出维度一致。 还有一个subsampling的trick可以进一步使用,就是将(1)式变为:yi=1C(x^)∑∀jf(xi,x^j)g(x^j),其中x^是...
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...
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; ...
论文: Non-local Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 论文代码:https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net Introduction 卷积操作通常在局部区域进行特征提取,想要获取范围更广的特征信息需要重复进行卷积操作来获得,这样不仅耗时还增加了训练难度。为此,论文提出高效的non-l...
Non-local Neural Networks https://arxiv.org/abs/1711.07971v3 卷积运算和循环运算都是一次处理一个局部邻域的构造块。在本文中,我们将非局部操作表示为一个通用的构建块族,用于捕获长期依赖关系。受计算机视觉中经典非局部均值方法的启发,我们的非局部操作将某个位置的响应计算为所有位置特征的加权和。这种构造块...