论文源码:Liuchen1997/RFAConv: RAFConv: Innovating Spatital Attention and Standard Convolutional Operation (github.com) 摘要:空间注意被广泛用于提高卷积神经网络的性能。然而,它也有一定的局限性。本文提出了空间注意有效性的新视角,即空间注意机制本质上解决了卷积核参数共享问题。然而,空间注意生成的注意图所包含...
在这里不仅将Transformer Attention作为注意力机制,还将可变形卷积(Deformable Convolution)和动态卷积(Dynamic Convolution)也归为了注意力机制的一种。 文章将影响注意力机制的因素分为四种,并将这四种因素和三种注意力机制组合来进行消融实验:(1)query和key内容、(2)query内容和相对位置、(3)仅key内容、(4)仅相对...
Introduction 本文主要提出了高效且容易实现的STA框架(Spatial-Temporal Attention)来解决大规模video Reid问题。框架中融合了一些创新元素:帧选取、判别力局部挖掘、不带参特征融合、视频内正则化项。 Proposed Method (1)总体思路: 先通过骨干网络提取特征映射,再将特征映射通过STA框架生成2D的注意力得分矩阵。为了降低视...
为了提取两个特征之间的相关性,设计了Relation Module(RM)来计算相关性向量; 为了减小背景干扰,关注局部的信息区域,采用了Relation-Guided Spatial Attention Module(RGSA),由特征和相关性向量来决定关注的区域; 为提取视频级特征,采用了Relation-Guided Temporal Refinement Module(RGTR),通过帧之间的关系信息融合为视频...
In our method, we adopt the epipolar plane image (EPI) representation to project the 4D spatial-angular correlation onto multiple 2D EPI planes, and then develop a Transformer network with repetitive self-attention operations to learn the spatial-angular correlation by modeling the dependencies ...
参考论文: SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning image caption是一个image to text的问题,例如图一中需要生成的下一个词我们通过观察可以知道是cake,大概来讲我们人类是如何知道的呢?首先根据文本上下文确定我们要观察的区域,然后只需要观察cake的那块区域即可,...
自注意力机制可以获得每两个波段的关系。例如,机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)包含224个波段。使用self-attention,通过学习过程可以得到一个形状为224×224的矩阵。矩阵中的每个元素代表两个波段之间的关系。如图1所示,上一部分CNN提取的特征然后被送Transformer学习长程依赖,主要包含三个元素。
In the case of imaging, the concept has received considerable attention, and some quite general statements are now widely accepted as defining the "point to point", "line" and "information limit" resolutions and their interrelationships. For the case of compositional analysis, however, little ...
Google DeepMind 出品的论文(Alpha Go 东家),STN(Spatial Transformer Network)网络可以作为一个模块嵌入任何的网络,它有助于选择目标合适的区域并进行尺度变换,可以简化分类的流程并且提升分类的精度。 CNN 虽然具有一定的不变性,如平移不变性,但是其可能不具备某些不变性,比如:缩放不变性、旋转不变性。某些 CNN 网络...
Oracle Spatial 的空间查询处理机制分析及优化 Oracle Spatial的空间查询处理机制分析及优化 学院计算机科学与技术 专业计算机科学与技术 年级2006级 姓名张连帅 指导教师张坤龙 2010年6月 21日