1.3 代码解读 1.4 论文解读 2 总结 论文名称:“Non-local Neural Networks” 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 0 概述 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...
此图展示了一个Non-local块的结构,在后面会详细解读每一个具体单元的作用 在一段视频的帧序列中,某个确定位置Xi在时空上与其他位置Xj存在一定的联系,尽管这些Xj与Xi可能在时空上相距甚远。通过计算与Xi有关的所有Xj位置特征的加权平均值生成输出值,即yi。 yi=1C(x)Σ∀jf(xi,xj)g(xj) 该公式展示了Non-...
另外,这也是模仿人眼的分层视觉理论,即不断加深抽象层级。 虽然网络结构从全连接进化到局部连接后才有了现在的发展,但并不意味着拥有更大视野的全连接就没有用了,至少Non-local networks又开始重新思考这个问题。 1 什么是Non-Local Networks 这背后的核心思想是non-local,说到non-local又得提一下经典的non-local ...
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视频分类、目标检测和分割、姿态估计等任务中的重要性。在所有的任务上,一个简单的non-local块可以很好的提升baseline,non-local block的提出,为传统卷积的...
1. Non-local Neural Networks 1.1 定义 按照非局部均值的定义,我们定义在深度神经网络中的non-local操作如下: (1) 其中x表示输入信号(图片,序列,视频等,也可能是它们的features),y表示输出信号,其size和x相同。f(xi,xj)用来计算i和所有可能关联的位置j之间pairwise的关系,这个关系可以是比如i和j的位置距离越...
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 笔记 输出大小不变,而全连接操作只能接收固定长度的输入,而且忽略了位置之间的对应关系。non-local块非常灵活,可以很容易地与卷积层或循环层结合使用。它可以放在网络前面的部分,让网络同时捕获...。non-local块在每个阶段的最后一个残差块前面。在res2,res3,res4阶段插入一个non-local块...
图片截取自文章:Non-local Neural Networks 做的工作是对视频信号进行处理,从而进行视频分类 首先,这是一个视频的四个帧,其中 是第一帧中的一个位置(像素点);会发现这个位置不仅关联了本图片的其他位置,还关联了其他帧的位置(图片中只画出了一部分关联性较强的位置),这也是Non-Local的体现,因为这个网络是考量全...