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2020-07-15 11:11 0 1018 推荐指数：
paper: 《Attention Augmented Convolutional Networks》 https://arxiv.org/pdf/1904.09925.pdf 这篇文章是google brain的，应该有分量。上来就说：卷积神经网络有一个重要的弱点就是 它仅仅操作于于一个领域 ...
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 ...
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 ...
摘要： 我们提出一个图注意力网络，一个新的用来操作图结构数据的神经网络结构，它利用“蒙面”的自我注意力层来解决基于图卷积以及和它类似结构的短板。通过堆叠一些层，这些层的节点能够参与其邻居节点的特征，我们可以为该节点的不同邻居指定不同的权重，此过程不需要任何计算密集的矩阵操作 ...
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 ...
，个人认为应该算是cv领域里面的自注意力机制的核心文章，语义分割里面引入的各种自注意力机制其实都可以认为是本文 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使 ...
)是deep learning的基础。传统的全连接神经网络(fully connected networks) ...
