Self-Attention:能注意到输入序列的不同位置以计算该序列的表达能力,类似于textCNN中的卷积核 Encoder-Decoder 多层注意力机制(Scaled dot product attention,Multi-head attention) transformer整体模型框架: (1)首先,可以看出整个transformer由encoder和decoder两个部分组成,论文中每个编码器和解码器均有6个相同的子组件...
作者采用了类似于人类attention,也就是注意力的机制,对一个特征矩阵进行重新构造。注意力机制其实并不复杂,就是采用一种可以学习的方式来对特征重新赋予权重,权重高的特征就是注意力的注意点。 注意力 从上面的结构图可以看到,一个特征经过一个Channel Attention Module和一个Spatial Attention Module被重新构造,输出了...
具体来说,本研究将从以下几个方面进行改进和优化: 首先,本研究将引入注意力机制,以增强模型对水果图像中的颜色信息的感知能力。通过学习图像中不同区域的重要性权重,模型可以更好地捕捉到水果图像中的颜色特征,从而提高分类准确率。 其次,本研究将引入细粒度分类的方法,以实现对水果图像的品种分级。通过在模型中增加...
在许多深度学习框架中,如TensorFlow、Keras等,都提供了VGG-16的预训练模型,可以方便地进行迁移学习。此外,针对VGG-16的改进和优化也是热门的研究方向之一,通过网络结构的改变、卷积核的优化、加入注意力机制等方法可以提高模型的精度和效率。 代码实现 在Keras框架中,可以使用如下代码构建VGG-16模型: from keras.models...
提出一种引入注意力机制的多模态情感分析模型.首先,该模型使用预训练模型BERT和VGG16分别从文本数据和图像数据中提取特征.其次,为提高各模态重要特征权重,特征融合时引入注意力机制,融合后的模型可大幅提升数据信息量.实验结果表明,使用基于BERT-VGG16引入注意力机制的多模态特征融合模型比单模态和其他多模态特征融合模型...
步骤四二、构建通道注意力机制和空间注意力机制作为CBAM模块; 步骤四三、构建跳跃连接作为残差模块; 步骤五、特征提取网络的构建: 步骤五一、将原始VGG16中的卷积替换成深度可分离卷积; 步骤五二、将CBAM模块放在VGG16的特征提取部分中的第2、3、4、5个最大池化层之后, ...
为解决VGG-16网络对图像局部特征和全局结构信息捕捉的不足,建立基于坐标注意力的空间位置信息感知机制,增强对图像位置和通道信息的关注。最后,建立基于多层全连接层的分类网络输出识别结果。实验表明,该模型对打磨焊接作业人员是否佩戴防护面罩的识别准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到95.88%、96.48%、95.25%和95.86...
在特征融合阶段,本文提出了基于自注意力机制的特征融合策略,使联合模型如何有选择地,动态地关注于重点特征.其中,VGG16-DenseNet在三种联合模型中表现最好,达到了提高了 90.2%的准确率,准确率相比单独的预训练VGG16模型提升了 1.7%.(3)为了进一步提升联合模型在木薯叶疾病分类任务上的性能,在VGG16-DenseNet模型基础上...
本发明的目的在于克服现有测高雷达搜索方法对于复杂地形测高时抗干扰能力差、测高精度差的不足,而提供了基于改进的VGG16测高雷达高度搜索方法,在VGG16神经网络的基础上,加入基于注意力机制的鲸群卷积长短期记忆神经网络(WOA-CNN-LSTM-Attention),采用两种神经网络分别提取回波信号数据的时域特征和频域特征,能够克服复杂...
本发明公开了一种基于改进的VGG卷积神经网络模型的图像分类方法,包括:步骤1:建立注意力机制模块;步骤2:在VGG卷积神经网络模型中添加注意力机制,得到基于注意力机制的V... 刘一柳,王志胜,马瑞 被引量: 0发表: 2021年 基于深度学习的甲状腺乳头状癌病理图像分类方法 本发明公开了一种基于深度学习的甲状腺乳头状癌病理...