本文主要靠翻译来读一下论文,只讲大体内容,具体公式一窍不通。(本人是CV方向,NLP学不明白...) 摘要部分 摘要部分主要讲在注意力机制中,不同的注意力计算方法对于注意力机制性能的影响。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...
Gamma-enhanced Spatial Attention Network for Efficient High Dynamic Range Imaging论文笔记 mtale Abstract 高动态范围(HDR)成像是从一个或多个输入低动态范围(LDR)图像中恢复HDR图像的任务。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...
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特征。 Method (1)框架概述: 假定输入的视频片段为 ,采用CNN提取得到单帧的...
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...
论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
“Every one knows what attention is. I t is the taking possession by the mind, in clear and vivid form, of one out of what seem several simultaneously possible objects or trains of thought. Focalization, concentration of consciousness are of its essence. I t ...
摘要: There is clear evidence that spatial attention inc 关键词: Contrast response Lateral geniculate nucleus Negative BOLD Spatial attention Suppression Visual cortex 被引量: 29 年份: 2014 收藏 引用 批量引用 报错 分享 求助全文 通过文献互助平台发起求助,成功后即可免费获取论文全文。 请先登入...
通过文献互助平台发起求助,成功后即可免费获取论文全文。 请先登入相似文献 参考文献 引证文献Modulation of spatial attention by fear-conditioned stimuli: an event-related fMRI study Stimuli that signal threat can capture subjects' attention, leading to more efficient detection of, and faster responses to,...
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,...
(4)Attention 结构图如下: 图6 图6中的K*Q/sqrt(Q.size(-1))是在计算各个patch的相似性,对应论文中公式,第i个斑块与第j个patch的相似性记为:: 图6中的masked_fill(Mask, -1e9)是将图像中的损坏部分mask掉,意思是只学习图像中完整的部分,坏的就不要学习了。