RAM: Residual Attention Module seniusen 14 人赞同了该文章 1. 摘要 注意力机制是深度神经网络的一个设计趋势,其在各种计算机视觉任务中都表现突出。但是,应用到图像超分辨领域的注意力模型大都没有考虑超分辨和其它高层计算机视觉问题的天然不同。 作者提出了一个新的注意力模型,由针对 SR 问题优化的新的通道和...
@Residual Attention Module for Single Image Super-Resolution Residual Attention Module """_, width, height, channel =input.get_shape()# (B, W, H, C)u = tf.layers.conv2d(input, channel,3, padding='same', activation=tf.nn.relu)# (B, W, H, C)u = tf.layers.conv2d(u, channel,3...
Residual Attention Module """_,width,height,channel=input.get_shape()# (B, W, H, C)u=tf.layers.conv2d(input,channel,3,padding='same',activation=tf.nn.relu)# (B, W, H, C)u=tf.layers.conv2d(u,channel,3,padding='same')# (B, W, H, C)# channel attention_,x=tf.nn.moments...
作者证明了这个不同空间区域间的最大值池化的操作其实是一个类别特定的注意力操作,所以网络被命名为 “class-specific residual attention module (CSRA)“。 方法 总体结构这里我们以 batchsize=1 举例,首先将图片通过一个 CNN 主干网络得到特征图 X ,然后经过一个 1×1 的卷积,将 d×h×w 的特征图变为 C...
defRAM(input,reduction):""" @Residual Attention Module for Single Image Super-Resolution Residual Attention Module """_,width,height,channel=input.get_shape()# (B, W, H, C)u=tf.layers.conv2d(input,channel,3,padding='same',activation=tf.nn.relu)# (B, W, H, C)u=tf.layers.conv2d...
Residual Attention Module """ _, width, height, channel = input.get_shape() # (B, W, H, C) u = tf.layers.conv2d(input, channel, 3, padding='same', activation=tf.nn.relu) # (B, W, H, C) u = tf.layers.conv2d(u, channel, 3, padding='same') # (B, W, H, C) ...
Multi-head self attention Module。首先应用了一个来自于Transformer-XL的multi-headed self-attention (MHSA),具体来说是一个相对正弦位置编码(relative sinusoidal positional encoding),它能让self-attention模块在变长输入上有更好表现,所得到的编码器对语音长度的变化具有更强的鲁棒性。
图中每一个Attention Module,也即是Soft Mask Branch对于固定的输入,多层卷积计算之后使用Max-Pooling操作对特征图进行降维操作,一直降维直到特征图宽高达到网络输出特征图的最小尺寸,比如7x7,然后逐层使用双线性差值的方法扩张特征图的宽高维度,并且与之前同样维度下的特征相加,这里的考量是结合了全局的和局部的特征,...
github 容易理解的代码 通过使用sigmoid函数对主干网络构建mask,在特征上添加掩码,使网络更加关注主要的特征。 图中Attention Module是注意力模块。在Attention Module模块中上面的通道是主干网络,下面是注意力mask网络。为保留原有的特征,mask和主干网络的融合有两个操作。首先,通过mask和主干网络的进行点积预算,然后,把...
Dual residual attention moduleLocal information integrationRecent studies show that research on single image super-resolution (SISR) has achieved great success by using deep convolutional neural network (CNN). Different types of features obtained in deep CNN have different contribution. However, most of...