题目：SCA CNN: Spatial and Channel wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning 作者： Long Chen等 浙大 新国立 山大 期刊：CVPR 背景 注意力机制已经在自然语言处理和计算机视觉领域取得了很大成功，但是大多数现有的基于注意力的模型只考虑了空间特征，即那些注意模型考虑特征图像中的 ...
2020-02-28 12:45 0 1426 推荐指数：
1. 摘要 CNN 中的特征包含着不同类型的信息，它们对图像重建的贡献也不一样。然而，现在的大多数 CNN 模型却缺少对不同信息的辨别能力，因此也就限制了模型的表示容量。 另一方面，随着网络的加深，来自前面层的长期信息很容易在后面的层被削弱甚至消失，这显然不利于图像的超分辨 ...
论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码地址：https://github.com/BangguWu/ECANet 讲解：https:// ...
是近些年在机器视觉领域很火的模型，最先由 Yan Lecun 提出。 如果想学细节可以看 Andrej Karpathy 的 cs231n 。 How does it work? 给一张 ...
图像超分任务可以看作是试图从LR图像中恢复尽可能多的高频信息。在SR任务中，输入的LR图像包含了丰富的低频信息。但是之前的任务把不同channel都同等对待，限制了CNN的表达能力。因此文中在EDSR的基础上结合了channel attention机制，构建了residual ...
1. 摘要 在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。 为了 ...
paper:https://arxiv.org/abs/2004.13824 code: https://github.com/SHI-Labs/Pyramid-Attention-Networks 1. 基本思想 作者指出，当前基于深度学习的方法只是在单个尺度上利用 ...
Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions ...
目录 一、 应用领域 二、 原理 三、使用的环境与数据集 3.1. 环境 3.2. 数据集 四、网络模型 4.1 理想⽹络模型 4.1.1 CNN网络模型 五、实现 ...
