paper: Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation code: https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection Abstract ...

论文题目：Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址：https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解决的是车道线遮挡、缺失、模糊等情况下的识别精度问题。主要通过一个自注意力模块，增强网络对于这部 ...

一、Attention 1.基本信息 最先出自于Bengio团队一篇论文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ，论文在2015年发表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...

attention的本质 　　通过计算Query和一组Key的相似度（或者叫相关性/注意力分布），来给一组Value赋上权重，一般地还会求出这一组Value的加权和。 　　 　　一个典型的soft attention如下公式所示： 　　 　　先用Query求出分别和一组Key计算相似度 ...

Ultra Fast Lane Detection paper github 贡献 提出一种简单有效的车道检测方法，快且解决了在图上无车道时推测车道的问题； 快：将语义分割问题转化成分类问题（减少运算）,Row Anchor， 300+FPS ...

(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设 self.built = True ...

Self-Attention 之前的RNN输入是难以并行化的，我们下一个输入可能依赖前一个输出，只有知道了前面的输出才能计算后面的输出。 于是提出了 self-attention ，但是这时候 $b^{i}$ 能够并行化计算 论文地址：https://arxiv.org/pdf ...

参考1，参考2 直观理解 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢，这就需要我们联 ...