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...
测试代码如下, 可以参考这里.import torch from torch import nn class ResidualAttention(nn.Module): def __init__(self, channel=512, num_class=1000, la=0.2): super().__init__() self.la = la self.fc = nn.Conv2d(in_channels=channel, out_channels=num_class, kernel_size=1, stride=1,...
代码:github.com/Kevinz-code/ 背景介绍 多标签图像识别一直是计算机视觉中一项非常具有挑战性的实际应用任务。近年来,对多标签的研究主要集中在:semantic relations among labels, object proposals, and attention mechanisms。现有的一些多标签的方法多诉诸于复杂的空间注意力模型,这些模型往往难以optimize, implement, in...
@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...
RAM: Residual Attention Module for Single Image Super-Resolution,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
上图是一个使用在ResNet-50上的例子,可以看出来和原始的ResNet的区别就是在每个阶段的Residual Block之间增加了Attention Module,可以看到最小的输出特征图的宽高大小为7x7,上文中说到,在每一个Soft Mask Branch中对于input的特征图,会不断地卷积操作之后使用Max-Pooling降采样,文中降采样的宽高维度下限就是网络...
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...
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。
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...
一个是在Attention Module的参数部分有提到一个Attention x 3，完全不知道在说什么，是又叠了两遍...