[论文笔记] Residual Attention Network for Image Classification 说在前面 个人心得: 提出了一种残差注意力模块。本来在我的理解中,注意力就是为正常的CNN前馈过程加一层权重(可以是对应每层CNN),但是没想到本文还融入了残差设计,并解释了为什么只添加mask在深层之后会导致性能下降。 看论文的时候一下子没想通为什么...
2.Residual Attention Network架构及性能 RAN由多个注意力模块堆叠而成;而每一个注意力模块分成两个分支:掩码分支和树干分支。 在本次实验里,我们使用了欲激活的残差单位、ResNeXt和Inception作为模型的基本单元去构筑(或者说堆叠)注意力模块。 给定树干分支的输出T(x),掩码分支使用了自底向上和自顶向下结构去学习一...
通过attention residual learning,增加Residual Attention Network的深度可以持续地提高网络性能。如实验部分所示,Residual Attention Network的深度增加到452,其性能在CIFAR数据集上大大超过ResNet-1001。 3.2. Soft Mask Branch 遵循之前DBN[21]中的注意力机制思想,我们的mask分支包含快速前馈扫描和top-down的反馈步骤。前者...
首先作者介绍了在视觉领域中Attention也发挥着很大的作用,Attention不止能使得运算聚焦于特定区域,同时也可以使得该部分区域的特征得到增强,同时’very deep’的网络结构结合残差连接(Residual Network)在图像分类等任务中表现出了极好的性能。基于这两点考量,作者提出了残差注意力网络(Residual Attention Network),这种网络具...
bottom: "AttentionA_1/trunk/res1/branch1/conv1_1x1/bn" top: "AttentionA_1/trunk/res1/branch1/conv2_3x3" convolution_param{num_output:64pad:1kernel_size:3stride:1bias_term:false}}layer{name: "AttentionA_1/trunk/res1/branch1/conv2_3x3/bn" ...
3. Residual Attention Network 首先,作者大概介绍了一下Residual Attention Network是怎么回事,然后介绍说自己用stacking Attention Modules方法的原因,因为和最简单的只使用一次soft weight mask方法相比,stacking 具有很多优势。 在有些图片中,由于背景复杂,环境复杂,这时候就需要对不同的地方给与...
Residual attention network for deep face recognition using micro-expression image analysisDiscriminative feature embedding is about vital appreciation within the research area of deep face identification. During this paper, we would suggest a remaining attention based convolutional neural network (ResNet) ...
Residual Attention Network for Image Classification (CVPR-2017 Spotlight) By Fei Wang, Mengqing Jiang, Chen Qian, Shuo Yang, Chen Li, Honggang Zhang, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang Introduction Residual Attention Networkis a convolutional neural network using attention mechanism which can incorporate with...
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...
1、The Application of Two-level Attention Models in Deep Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Classification 03 Transformer的一家! 而关于attention和self-attention存在非常多的形式,我们之前常见的Transformer是依赖于scaled-dot-product的形式,也就是:给定query矩阵Q, key矩阵K以及value矩阵V,那么...