1、Triplet Attention 论文首先分析了 CBAM 和SENet 存在的一些问题,指出这两个注意力都需要一定数量的可学习参数来建立通道间的相互依赖关系。该过程的缺点在于通道注意力和空间注意力是彼此独立地分离和计算的。 基于此,这篇论文提出一种三重注意力(Triplet Attention),其通过捕获交叉维度的相互作用来计算注意力的权...
在这项工作中提出了一个新的注意力机制Triplet Attention,它抓住了张量中各个维度特征的重要性。Triplet Attention使用了一种有效的注意计算方法,不存在任何信息瓶颈。实验证明,Triplet Attention提高了ResNet和MobileNet等标准神经网络架构在ImageNet上的图像分类和MS COCO上的目标检测等任务上的Baseline性能,而只引入了最...
基于前边说到的以上Attention机制缺少channel和spatial的交互机制,提出了本文的TripletAttention(https://arxiv.org/abs/2010.03045),TripletAttention除了捕获了channel和spatial的交互注意力,更重要的是几乎为“零”参数,最后的模型复现代码中可以看到具体的参数数量只有几百。 二.模型解读 一图胜千言,通过下边这俩张图...
论文和代码开源地址:https://arxiv.org/abs/2010.03045 https://github.com/LandskapeAI/triplet-attention 本文研究了轻量但有效的注意力机制,并提出了triplet attention,这是一种通过使用三分支结构捕获跨维度交互来计算注意力权重的方法。对于输入张量,triplet attention通过旋转操作和随后的残差变换来建立维度间...
专栏地址:YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、Triplet Attention介绍 Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module Triplet Attention Module是一种轻量级的注意力机制模块,以下是对其模块设计的出发点、原理、结构和优势的详细介绍: ...
对于输入张量,triplet attention通过旋转操作,然后使用残差变换建立维度间的依存关系,并以可忽略的计算开销对通道间和空间信息进行编码。 具体的网络结构如上图所示: 第一个分支:通道注意力计算分支,输入特征经过Z-Pool,再接着7 x 7卷积,最后Sigmoid激活函数生成通道注意力权重 ...
2.1 Triplet Attention的基本原理 三重注意力(Triplet Attention)的基本原理是利用三支结构捕获输入数据的跨维度交互,从而计算注意力权重。这个方法能够构建输入通道或空间位置之间的相互依赖性,而且计算代价小。三重注意力由三个分支组成,每个分支负责捕获空间维度H或W与通道维度C之间的交互特征。通过对每个分支中的输入...
论文:https://arxiv.org/pdf/2010.03045.pdf 本文提出了可以有效解决跨维度交互的triplet attention。相较于以往的注意力方法,主要有两个优点: 1.可以忽略的计算开销 2.强调了多维交互而不降低维度的重要性,因此消除了通道和权重之间的间接对应。 传统的计算通道注意力的方法为了计算这些通道的权值,输入张量在空间上...
而只引入了最小的计算开销。Triplet Attention是一个非常不错的即插即用的注意力模块，受益于在通道或空间位置之间建立相互依存的能力，注意力机制最近已被广泛研究并广泛用于各种计算机视觉任务中。代码：LandskapeAI/triplet-attention论文：https://arxiv.org/abs/2010.03045 这里是程序员观察，更多内容敬请关注！
Abstract 该论文提出 Convolutional Block Attention Module (CBAM),一个简单但是有效的用于前馈卷积注意力模块。给出中间特征图,模块可以顺序的从两个维度——通道和空间来推断 attention map,然后将 attention map 和 input feature map 相乘得到自适应的特征细化。并且CBAM是轻量级的,... ...