Scale-aware attentionMulti-scale feature fusionThe performance of multi-person pose estimation has significantly improved with the development of deep convolutional neural networks. However, twochallenging issues are stillignoredbut are key factors causing deterioration in the keypoint localization. These ...
Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation(attention部分) 真不知道叫什么 2 人赞同了该文章 多尺度输入被应用于共享网络进行预测。在这项工作中,我们证明了共享网络在与注意机制相结合的情况下,在规模上的有效性。 基于共享网络,假设一个输入图像被调整到几个尺度s∈{1,...,S}。每个尺度都...
Multi-scale guided attention for medical image segmentation(医学图像分割的多尺度自导向注意) 特征融合策略:金字塔池化,空洞卷积金字塔 尽管这些策略可能有助于在不同尺度上捕获对象,但所有图像区域的上下文依赖都是同构的、非自适应的,忽略了不同类别的局部表示和上下文依赖之间的差异。 这些多上下文表示是手工设计的...
Scale-aware attention network for weakly supervised semantic segmentation Multi-scale featureAttention mechanismWeakly supervised semantic segmentation (WSSS) using image-level labels greatly alleviates the burden of obtaining large ... Z Cao,Y Gao,J Zhang - 《Neurocomputing》 被引量: 0发表: 2022年...
论文阅读:Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
为了提升综合性能,作者团队还提出了所谓的“Evolutionary Hybrid Network”(EHN)的概念,其核心思想就是混合堆叠SAM和MSA(Multi-head Self-Attention)模块。在网络的前两个Stage-1和Stage-2,因其所处理的特征图的空间尺寸都较大,故只用SAM模块,而对于Stage-3,因为空间尺寸相对输入降低了16倍,可以适当放松对计算量的...
一个动机是,构建Vision Transformer(ViT)框架时,使用的Self-attention(SA)具有 𝑂(𝑁2) 方的计算复杂度,由于浅层特征图分辨率大的原因,会消耗大量计算资源。作者通过在浅层使用卷积块来代替transformer块,从而减少早期阶段SA的高计算成本。 另一个动机是,作者受ViT论文的启发,Transformer模型的注意力捕捉依赖关系为...
Attention Mechanism The attention mechanism can be considered as a resource allocation mechanism that highlights the critical elements, while suppressing redundant ones in deep feature maps. In the design of face detection networks, channel attention and spatial attention are widely used to re-calibrate...
一个动机是,构建Vision Transformer(ViT)框架时,使用的Self-attention(SA)具有 O(N2) 方的计算复杂度,由于浅层特征图分辨率大的原因,会消耗大量计算资源。作者通过在浅层使用卷积块来代替transformer块,从而减少早期阶段SA的高计算成本。 另一个动机是,作者受ViT论文的启发,Transformer模型的注意力捕捉依赖关系为,浅...
论文代码:https://github.com/lj-universityOfSurrey/Attention-based-face-detector 研究目标: 现代人脸检测器利用大网络和广泛的锚点设置来学习辨别特征。尽管它们取得了可喜的成果,但也并非没有问题。首先,大多数锚点从背景中提取冗余特征。因此,性能的提高是以不成比例的计算复杂度为代价的。其次,预测出的人脸框只...