【CV中的Attention机制】BiSeNet中的FFM模块与ARM模块
前言：之前介绍过一个语义分割中的注意力机制模块-scSE模块，效果很不错。今天讲的也是语义分割中使用到注意力机制的网络BiSeNet，这个网络有两个模块，分别是FFM模块和ARM模块。其实现也很简单，不过作者对注意力机制模块理解比较深入，提出的FFM模块进行的特征融合方式也很新 ...
原文：【CV中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块
Squeeze and Excitation Networks SENet是Squeeze and Excitation Networks的简称，拿到了ImageNet 分类比赛冠军，其效果得到了认可，其提出的SE模块思想简单，易于实现，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中。SENet主要是学习了channel之间的相关性，筛选出了针对通道的注意力，稍微增加了一点计算量，但是效果比较好。 通过 ...
2020-01-01 11:25 3 8840 推荐指数：
相关推荐
【CV中的Attention机制】语义分割中的scSE模块
前言: 本文介绍了一个用于语义分割领域的attention模块scSE。scSE模块与之前介绍的BAM模块很类似，不过在这里scSE模块只在语义分割中进行应用和测试，对语义分割准确率带来的提升比较大。 提出scSE模块论文的全称是：《Concurrent Spatial ...
【CV中的Attention机制】CBAM的姊妹篇-BAM模块
1. BAM BAM全程是bottlenect attention module，与CBAM很相似的起名，还是CBAM的团队完成的作品。 CBAM被ECCV18接受，BAM被BMVC18接收。 CBAM可以看做是通道注意力机制和空间注意力机制的串联（先通道后空间），BAM ...
【CV中的Attention机制】Selective Kernel Networks(SE进化版)
1. SKNet SKNet是SENet的加强版，结合了SE opetator, Merge-and-Run Mappings以及attention on inception block的产物。其最终提出的也是与SE类似的一个模块，名为SK, 可以自适应调节自身的感受野。据作者说，该模块在超 ...
【CV中的Attention机制】ShuffleAttention
【GiantPandaCV导语】这个系列已经好几个月没有更新了，开始继续更这个方向论文，19年、20年又出现了很多关于Attention的研究，本文SA-Net:shuffle attention for deep convolutional neural networks 发表在ICASSP ...
【CV中的Attention机制】Non-Local Network的理解与实现
1. Non-local Non-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-Local Neural Network和Non-Local Means非局部均值去燥滤波有点 ...
【CV中的Attention机制】易于集成的Convolutional Block Attention Module(CBAM模块)
前言： 这是CV中的Attention机制专栏的第一篇博客，并没有挑选实现起来最简单的SENet作为例子，而是使用了CBAM作为第一个讲解的模块，这是由于其使用的广泛性以及易于集成。目前cv领域借鉴了nlp领域的attention机制以后生产出了很多有用的基于attention机制的论文 ...
数据库 三范式最简单最易记的解释
1NF:字段不可分; 2NF:有主键，非主键字段依赖主键; 3NF:非主键字段不能相互依赖; 解释: 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库; 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖; 不符合第一范式的例子(关系数据库中create不出 ...