1762 目标检测 模型数量 879 语义分割 模型数量 771 领域自适应 模型数量 310 三维目标检测 模型数量 201 医学图像分割 模型数量 125 目标跟踪 模型数量 105 多目标跟踪 模型数量 87 场景文本检测 模型数量 80 使用「Spatial Attention Module(Spatial Attention Module)」的项目 ...
对空间进行掩码的生成,进行打分,代表是Spatial Attention Module。 通道域——类似于给每个通道上的信号都增加一个权重,来代表该通道与关键信息的相关度的话,这个权重越大,则表示相关度越高。对通道生成掩码mask,进行打分,代表是senet,Channel Attention Module。 混合域——空间域的注意力是忽略了通道域中的信息,将...
根据上图结构可知，作者将每个Attention Module分成2个分支，分别为mask branch（attention部分）以及trunk ...
We focus on spatial attention weighting to improve feature representation power of convolutional neural networks (CNNs) and propose a concise and efficient spatial attention unit based on local similarity, which is termed Local Spatial Attention Module (LSAM). Spatial neighbor points likely share ...
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...
在one-stage的RetinaNet上,在保持media和large与最强的attention module接近的情况下,small object的增益超过了SE/SK 1个点以上,可见其对小区域的空间分布增强带来了非常大的好处。 最后,我们的代码和模型将会陆续放在这里:https://github.com/implus/PytorchInsight ...
,代表是senet,ChannelAttentionModule空间注意力机制:对空间进行掩码的生成,进行打分,代表是SpatialAttentionModule 混合域注意力机制:同时对通道.../details/82731257是连续的两个操作步骤,为何要先使用通道注意力机制然后再使用空间注意力机制?使用顺序使用这两个模块还是并行的使用两个模块?其实是作者已经做过了相关实验...
We propose a Grad-CAM guided channel-spatial attention module for the FGVC, which employs the Grad-CAM to supervise and constrain the attention weights by generating the coarse localization maps. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we conduct comprehensive experiments on three ...
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... ...
(2)使用Spatial-Channel Attention module 提取multi-scale和global context features 来encode local 和global information。SCA具有空间和通道注意性,能够保证空间和通道特征的recalibrating。因此可以有效的区分特征并抑制不明显的特征。 (3)decoder:Extension Spatial Upsample module:结合低分辨率特征图和多尺度低层次特征协...