2.思路和方法 和我们知道的self-attention不同的是(key的选取不再是全图所有像素/cell,而是以query为中心的一个区域中所有的像素,大小为k \times k)。local relation layer(局部关系层)具体的实现如下: 输入Input Feature,分别通过一个1×1大小的卷积核,得到Key Map和Query Map,通道数为C/m,这里的m可以视为...
因此,论文提出简单的local self-attention layer,将内容之间的关系(content-based interactions)作为主要特征提取工具而不是卷积的增强工具,能够同时处理大小输入,另外也使用这个stand-alone attention layer来构建全attention的视觉模型,在图像分类和目标定位上的性能比全卷积的baseline要好 Background Convolution 卷...
关键词:Stand-Alone Self-Attention(独立自我注意) 解析:主要在于stand-alone是怎样的一个形式(摘要就明白了) 作者 第一作者(不知道这样侵不侵权,侵权到时候删掉) 这篇文章有1300多的引用,Google Research, Brain Team(组强不强应该咋看呀) 摘要 卷积是现代计算机视觉系统的基本组成部分。最近的方法主张超越卷积来...
因此,论文提出简单的local self-attention layer,将内容之间的关系(content-based interactions)作为主要特征提取工具而不是卷积的增强工具,能够同时处理大小输入,另外也使用这个stand-alone attention layer来构建全attention的视觉模型,在图像分类和目标定位上的性能比全卷积的baseline要好 Background Convolution ...
实战级Stand-Alone Self-Attention in CV,快加入到你的trick包吧 | NeurIPS 2019,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
NeurIPS 2019 Prajit Ramachandran, Niki Parmar, Ashish Vaswani, Irwan Bello, Anselm Levskaya, Jonathon Shlens 一、简介 受限于感受域的大小设定,卷积很难获取长距离的像素关系,而在序列模型中,已经能很好地用attention来解决这个问题。 将内容交互的模块(注意力机制)作为视觉模型的主要单元... ...
Implementing Stand-Alone Self-Attention in Vision Models using Pytorch - leaderj1001/Stand-Alone-Self-Attention
Group Equivariant Stand-Alone Self-Attention For VisionDavid W. RomeroJean-Baptiste CordonnierInternational Conference on Learning Representations
Convolution exploits locality for efficiency at a cost of missing long range context. Self-attention has been adopted to augment CNNs with non-local interactions. Recent works prove it possible to stack self-attention layers to obtain a fully attentional
5 code implementations in TensorFlow and PyTorch. Convolution exploits locality for efficiency at a cost of missing long range context. Self-attention has been adopted to augment CNNs with non-local interactions. Recent works prove it possible to stack s