最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法。在ADCM论文中我们提到它的设计参考了BAM来的，因而找了这篇论文。它主要利用channel和spatial来结合组成一种bottleneck attention module BAM 的模块，这个模块可以直接插入到神经网络中。主要还是通道注意力与空间注意力结合的方法，当然它并没有ADCM中 ...
2020-07-03 15:40 0 788 推荐指数：
最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法，实验部分仅仅看了一点。主要是设计出一个名叫ADCM的模块，然后将这个模块放入到经典的神经网络算法中，说到底，论文就是将空间注意力和dropout结合PAD，再将通道注意力和dropout结合 ...
注意力机制之Attention Augmented Convolutional Networks 原始链接：https://www.yuque.com/lart/papers/aaconv 核心内容 We propose to augment convolutional ...
最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要和方法。本文主要就是识别农作物叶子疾病，因为农作物叶子疾病图片背景复杂并且只有叶子区域会有小的反差。本文采用的就是自注意力卷积神经网络self-attention convolution ...
，对于没有考虑到全局信息有损失。 （这就是全局和局部的辨证关系。） 注意力机制，以一种能够把握长距离 ...
地址：https://arxiv.org/pdf/2007.05099.pdf ...
什么是Attention机制 Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景，拿个现实生活中的例子，比如1000个人眼中有1000个哈姆雷特。根据应用场景的不同，Attention分为空间注意力和时间注意力，前者用于图像处理 ...
可以这样来看待注意力机制：将Source中的构成元素想象成是有一系列的<key,value>数据对构成，此时对于Target中的某个元素Query，通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性，得到每个Key对应Value的权重系数，然后对Value进行加权求和，即得到 ...
