device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#创建测试输入张量(batch_size,channels,height,width)x=torch.randn(1,32,256,256).to(device)# 初始化 ConvSAtt 模块 ConvSAtt=ConvModulOperationSpatialAttention(di
或者进入官方github仓库找到对应代码进行复制! import torchimport torch.nnas nn# 论文题目:Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition# 中文题目:Conv2Former: 一种简单的视觉识别用的Transformer风格卷积网络# 论文链接...
STA:Spatial-Temporal Attention for Large-Scale Video-based Person Re-Identification(AAAI2019) 注意力机制对于视频行人重识别的研究越来越得到很多人的关注,同时因为时序特征也是非常重要的一部分,很多方法开始考虑两部分的结合。但是本文采用一个序列中随机选择4张图片就表示利用了时序信息还是有待商榷,感觉更像是基...
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...
在本文中,我们提出了 Gamma-enhanced Spatial Attention Network (GSANet),这是一种重建 HDR 图像的新框架。这个问题包括两个棘手的挑战,如何解决过度曝光和曝光不足的区域,以及如何克服性能和复杂性权衡的悖论。为了解决前者,在对LDR图像进行伽马校正后,我们采用空间注意模块自适应地选择各种曝光低动态范围图像最合适...
与上述方法不同,这篇论文提出的SAN(shared attention network)是通过在层间共享注意力权重来加速Transformer。因为作者观察到,序列中不同 注意力机制 Attention Model 了soft Attention Model,并将其应用到了机器翻译上面。其实,所谓Soft,意思是在求注意力分配概率分布的时候,对于输入句子X中任意一个单词都给出个概率...
CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文原文 代码实现:PyTorch Abstract 这是今年ECCV2018的一篇文章,主要贡献为提出一个新的网络结构。之前有一篇论文提出了SENet,在feature map的通道上进行attention生成,然后与原来的feature map相乘。这篇文章指出,该种attention方法只关注了通道层面上哪...Attention...
Introduction 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...
Both the monkeys’ behavior and the dorsolateral prefrontal cortex neuronal activities indicated that the monkeys actively directed their spatial attention toward the cued stimulus during the task. However, the OFC’s neuronal responses were dominated by the stimulus with higher reward salience and ...
3. TESTAM: A Time-Enhanced Spatio-Temporal Attention Model with Mixture of Experts 链接:https://openreview.net/forum?id=N0nTk5BSvO camera_ready:https://drive.google.com/file/d/1xt-N5LMTQ6uSh2WZ6r7jwE2zy7g832MU/view 分数:6, 5, 6, 6 ...