直接看ResNeSt block: 首先是借鉴了ResNeXt网络的思想,将输入分为K个,每一个记为Cardinal1-k,然后又将每个Cardinal拆分成R个,每一个记为Split1-r,所以总共有G=KR个组。 然后是对于每一个Cardinal中具体是什么样的: 这里借鉴了squeeze-and-excitation network(SENet) 中的思想,也就是基于通道的注意力机制,对通...
4、Split-Attention网络 直接看ResNeSt block: 首先是借鉴了ResNeXt网络的思想,将输入分为K个,每一个记为Cardinal1-k,然后又将每个Cardinal拆分成R个,每一个记为Split1-r,所以总共有G=KR个组。 然后是对于每一个Cardinal中具体是什么样的: 这里借鉴了squeeze-and-excitation network(SENet) 中的思想,也就是基于...
Key Idea: 将SE-Net和SK-Net中用到的对特征使用跨通道attention的方式进一步扩展到对特征图跨group计算attention,并使用普通CNN操作进行模块化,提出一个新的split-attention block。 split-attention 将split-attention block以resnet的方式进行堆叠,得到ResNeSt。该网络可以直接替换检测、分割等任务的backbone并显著提升指标。
在本文中,ResNeSt中每个块将特征图沿着channel维度划分为几个组(groups)和更细粒度的子组(splits),每个组的特征表示是由其splits的表示的加权组合来确定的(根据全局上下文信息来确定权重),将得到的这个单元称之为 Split-Attention block。 Related Work GoogleNet:Multi-path表示 ResNeXt:group Convolution SENet:通过...
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network(阅读分享) Joey Chen 不管怎样,还是要体验生活的美好,也希望是美好的1、 arxiv 深圳大学&西安交通大学 2、 动机 注意力模块需要解决以下两个问题:1)如何有效的利用好不同尺度特征图中中的空间信息2)通道注意和空间注意只是有效...
ResNeSt是基于ResNet,引入了Split-Attention块,可以跨不同的feature-map组实现feature-map注意力。 1-1 Split-Attention块 Split-Attention块是一个计算单元,由feature-map组和分割注意力操作组成。 ResNeSt block 将输入分为K个,每一个记为Cardinal1-k ,然后又将每个Cardinal拆分成R个,每一个记为Split1-r,所以...
直接看ResNeSt block: 首先是借鉴了ResNeXt网络的思想,将输入分为K个,每一个记为Cardinal1-k,然后又将每个Cardinal拆分成R个,每一个记为Split1-r,所以总共有G=KR个组。 然后是对于每一个Cardinal中具体是什么样的: 这里借鉴了squeeze-and-excitation network(SENet) 中的思想,也就是基于通道的注意力机制,对通...
A Split Attention block enables attention across feature-map groups. As in ResNeXt blocks, the feature can be divided into several groups, and the number of feature-map groups is given by a cardinality hyperparameter $K$. The resulting feature-map groups are called cardinal groups. Split ...
,在R维度上计算Softmax(如果R=1,则为Sigmoid),然后split为R份,并分别与对应的split按位乘,最后累加得到一个cardinal group的输出,将所有cardinal groups的结果concat起来就得到一个ResNeSt Block的输出。 split attention in cardinal groups(c=C/K) Radix-major implementation ...
ResNeSt Block ResNeSt block的流程如下 将输入的所有feature map分成不同的cardinality group, 然后,每个cardinality group再分成不同的split, 然后,再用split-attention计算每个split的权重,再融合后作为每个cardinality group的输出, 然后,将所有的cardinality group的feature map在channel维度concate到一起, ...