计算机视觉中的图像标注工具总结
本文来自公众号CV技术指南资源分享系列 创建高质量的数据集是任何机器学习项目的关键部分。在实践中，这通常比实际训练和超参数优化花费的时间更长。因此，选择合适的标注工具至关重要。在这里，我们总结了一些用于计算机视觉任务的最佳图像标注工具：labelme、labelImg、CVAT ...
原文：计算机视觉中的注意力机制总结
一 背景 最早图像领域，后面应用到NLP领域 人类视觉注意力机制，扫描全局图像，获得重点关注区域，投入更多经历，抑制其它无用信息，提高视觉信息处理的效率与准确性。 在深度神经网络的结构设计中，attention所要分配的资源基本上就是权重了。 视觉注意力分为几种，核心思想是基于原有的数据找到其之间的关联性，然后突出其某些重要特征，有通道注意力，像素注意力，多阶注意力等，也有把NLP中的自注意力引入 ...
2020-09-16 02:27 0 6968 推荐指数：
相关推荐
计算机视觉中的滤波
目录 写在前面 Padding 滤波杂谈 参考 博客：博客园 | CSDN | blog 写在前面 在计算机视觉中，滤波（filtering）是指 Image filtering: compute function of local ...
注意力机制总结
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 ...
自注意力机制总结
在句子中的重要度 (a11,a12,a13) (a21,a22,a23) (a31,a32,a33) 根 ...
注意力机制总结
Encoder-Decoder框架==sequence to sequence 条件生成框架 attention 机制的最典型应用是统计机器翻译。给定任务，输入是“Echt”, “Dicke” and “Kiste”进 encoder，使用 rnn 表示文本为固定长度向量 h3。但问题就在于 ...
注意力机制【2】- CV中的注意力机制
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 ...
『计算机视觉』YOLO系列总结
网络细节资料很多，不做赘述，主要总结演化思路和解决问题。 一、YOLO 1、网络简介 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成，网络入口为448x448(v2为416x416)，图片进入网络先经过resize，输出格式为： 其中，S为划分网格数，B为每个网格负责目标个数 ...
计算机视觉中的transformer模型创新思路总结
前言 本文回顾了ViT的结构，总结了计算机视觉中的transformer的主要改进思路：改进分块，改进位置编码，改进Encoder，增加Decoder。每个思路下都介绍了相关的论文，介绍了这些论文的提出出发点和改进思路。 本文的目的不在于介绍transformer现在有哪些模型 ...