SKNet提出一种动态选择机制,允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应调整其接受野的大小。设计了一种称为选择性内核(Selective Kernel)单元的构建模块,在该模块中,由不同内核大小的多个分支的信息引导,使用Softmax的注意力进行融合,从而对这些分支的不同关注导致融合层神经元有效感受野的大小不同。 论文地址:https:...
SKNet提出一种动态选择机制,允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应调整其接受野的大小。设计了一种称为选择性内核(SelectiveKernel)单元的构建模块,在该模块中,由不同内核大小的多个分支的信息引导,使用Softmax的注意力进行融合,从而对这些分支的不同关注导致融合层神经元有效感受野的大小不同。 论文地址:https:/...
设计了一个称为选择性内核(SK)单元的构建块,其中使用由这些分支中的信息引导的 softmax 注意力来融合具有不同内核大小的多个分支。对这些分支的不同关注会产生融合层神经元有效感受野的不同大小。多个 SK 单元堆叠成一个称为选择性内核网络 (SKNet) 的深度网络。在 ImageNet 和 CIFAR 基准上,我们凭经验证明 ...
LSKblock Attention:LSKNet引入了LSKblock Attention作为一种注意力机制,通过空间选择性机制动态调整感受野,以更有效地处理不同目标类型的广泛上下文。这种机制允许模型根据输入自适应地确定大型核的权重,从而在空间维度上调整每个目标的感受野。 大型选择性核网络:LSKNet是首个在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制的模...
基于SKNet注意力机制的飞机类型识别算法 舒振宇，秦昊* （中南民族大学电子信息工程学院，武汉430074）摘要飞机类型识别是细粒度图像分类的一种，重点在于设计神经网络模型使其能够分辨各飞机种类中细微而具有区分性的特征.针对当前飞机识别任务中飞机种类众多、类间差异细微、类内差异显著等问题，提出了一种基于改进SKNet...
本发明公开了一种基于SKNET注意力机制的复合老化绝缘子多光谱图像识别模型,具体步骤如下:(1)老化复合绝缘子多光谱图像信息获取;(2)老化复合绝缘子多光谱图像样本划分;(3)通道注意力SKNET模块进行通道筛选(4)通道注意力模块ISKNET进行特征提取;(5)MLP老化复合绝缘子识别模型构建.本发明采用了SKNET模块进行通道筛选以及新的...
本发明公开了一种基于SKNET注意力机制的复合老化绝缘子多光谱图像识别模型,具体步骤如下:(1)老化复合绝缘子多光谱图像信息获取;(2)老化复合绝缘子多光谱图像样本划分;(3)通道注意力SKNET模块进行通道筛选(4)通道注意力模块ISKNET进行特征提取;(5)MLP老化复合绝缘子识别模型构建。本发明采用了SKNET模块进行通道筛选以及新...
基于注意力机制和Faster R-CNN深度学习的海洋目标识别模型 为进一步提升对复杂海洋目标的检测能力,引入自适应尺度的注意力机制,提出一种适应多尺度复杂海洋目标的改进Faster R-CNN模型,该模型通过将卷积网络与SKNet网络相结合,... 文莉莉,孙苗,邬满 - 《大连海洋大学学报》 被引量: 0发表: 2021年 基于注意力机制...
Split-Attention Networks）是对ResNet的改进版本，在视觉任务中表现出更优异的性能。该模型将注意力机制...
一、空间注意力机制模块 1. Spatial Transformer Networks【CVPR2016】论文地址：Spatial Transformer ...