笔者的毕设是做人脸图像的补全，开始使用经典的变分自编码器模型，能达到比较好的补全效果．后来看到BIGGAN的论文，里边他们使用了self attention提高图片生成的效果，查阅了相关资料后也在模型中加入了自注意力层，确实对补全后的图像有了显著的提升．当然了BIGGAN生成的图片能达到以假乱真 ...

有一些其他理论先暂时不讲了，直奔今天的主题 视觉注意力机制 视觉注意力机制根据 关注域 的不同，可分为三大类：空间域、通道域、混合域 空间域：将图片中的 空间域信息 做对应的 变换，从而将关键得信息提取出来。对空间进行掩码的生成，进行打分，代表是 Spatial Attention ...

https://www.cnblogs.com/kyxfx/articles/9181778.html https://www.cnblogs.com/kyxfx/articles/Attentio ...

注意力的种类有如下四种： 加法注意力, Bahdanau Attention 点乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多头点乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（请转至Transformer ...

注意力机制分为：通道注意力机制， 空间注意力机制， 通道_空间注意力机制， 自注意力机制 参考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力机制 SENet 其重点是获得输入进来的特征层 ...

注意力机制中的软和硬 注意力机制是当前深度学习领域比较流行的一个概念。其模仿人的视觉注意力模式，每次只关注与当前任务最相关的源域信息，使得信息的索取更为高效。 注意力机制已在语言模型、图像标注等诸多领域取得了突破进展。 注意力机制可分为软和硬两类： 软性注意力（Soft ...

在句子中的重要度 (a11,a12,a13) (a21,a22,a23) (a31,a32,a33) 根 ...

一、传统编码-解码机制 设输入序列$\{x^1,x^2,...,x^n\}$，输出序列$\{y^1,y^2,...,y^m\}$，encoder的隐向量为$h_1,h_2,...$，decoder的隐向量为$s_1,s_2,...$。 解码器的输入只有一个向量，该向量就是输入序列经过编码器 ...