也可以从图片特征图上来看,self-attention关注整张特征图,而CNN是关注局部区域,所以CNN也可以理解成一个简化版的self-attention。 另外还可以参考一下论文VIT,通过将图片划分成16 * 16的小块,进而将Transformer从NLP领域转到CV领域,其通过实验发现CNN在数据量少的时候效果比较好,而Self-attention在数据量大的情况下效...
基于以上的观察,作者提出了将整张图片分为多个Block,并对每个Block进行SA(Blocked Local Self-Attention)。 如上图所示,如果每次只考虑block内的信息,必然会导致信息的损失,因此在计算Local Self-Attention之前,作者先对每个block进行的haloing操作。也就是在每个block外,再用原始图片的信息padding一圈(这个操作叫做Halo...
以人类观察图片为例，我们在看一张图片时，并不会注意到所有细节，而是聚焦于关键区域。在CV中，这通过计算注意力分布实现，例如SENet和CBAM，它们关注通道或空间特征，以突出显示不同通道的重要性。接着，文章详细阐述了Self-Attention（NLP中称为Scaled-Dot Attention）的结构，它包含三个分支：query、ke...
方法与创新点在方法上，HaloNet利用带有足够头数和几何空间偏置的SA结构，实现了与CNN计算上的相似性。模型将整张图片划分为多个块，并对每个块进行SA操作，同时通过halo操作增强块的感受野，有效减少计算量和显存消耗。此外，HaloNet采用了一种更高效的下采样方法，通过对每个块进行采样并执行注意力操作来...
比如说在一个新闻报道里,标题、正文、图片说明等都是乐团里的乐器。Self - attention会根据新闻的主旨,给每个部分分配权重,就像指挥家根据乐曲的风格调整每个乐器的音量和演奏节奏。如果没有这个指挥家,乐团就会乱成一团糟,信息处理也是如此。有了self - attention,整个数据处理就像一场和谐美妙的音乐会,太令人惊叹了...
为了训练我们的网络,我们使用了CelebA-HD数据集[16],其中包含3万张高分辨率名人图片。我们随机选取24K张图像用于训练,6K张图像用于测试。在我们的实验中,所有的图像都被调整为256×256。为了生成成对的线条图和人脸照片进行监督训练,我们采用了类似于pix2pix的管道。具体来说,首先使用一种称为整体嵌套边缘检测器(...
本发明涉及一种基于GAN和Self‑Attention的图像局部信息迁移方法,包括以下步骤:1)获取图像迁移任务;2)根据所述图像迁移任务,利用一训练好的神经网络进行图像局部信息迁移,输出迁移后的图像;所述神经网络包括图像生成器和判别器,其中,所述图像生成器包括卷积网络和反卷积网络,所述卷积网络将图片卷积成隐藏特征空间,结合...
这几乎就是多头自注意力的全部。这确实有好多矩阵,我们试着把它们集中在一个图片中,这样可以一眼看清。 既然我们已经摸到了注意力机制的这么多“头”,那么让我们重温之前的例子,看看我们在例句中编码“it”一词时,不同的注意力“头”集中在哪里: 当我们编码“it”一词时,一个注意力头集中在“animal”上,而另...
在可视化过程中，注意到每个采样的Token生成了PNG图片，然后用Windows自带的视频编辑器制作成了视频。这些可视化有力地验证了苏剑林的观点：标准的注意力机制之所以有益，是因为它能够集中注意力。如果注意力太分散，可能等同于均值池化。集中注意力意味着每个Token应仅显著关联于少数几个Token，即注意力矩阵应...
卷积神经网络是一种专门处理网格状数据(如图片)的人工神经网络结构,其核心思想就是卷积操作。卷积层通过滤波器与输入数据进行卷积操作,从而提取出数据的特征信息。举例来说,卷积神经网络在图像分类、目标检测和语义分割等领域都取得了巨大成功,这得益于卷积层能够在保留空间结构的同时提取出图像的重要特征。 3. self-...