多尺度注意力机制的语义分割 Using Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation 在自动驾驶、医学成像甚至变焦虚拟背景中，有一项重要的技术是常用的：语义分割。这是将图像中的像素标记为属于N个类（N是任意数量的类）之一的过程，其中类可以是汽车 ...

语义分割，简单地讲就是给一张图像，分割分出一个物体的准确轮廓。其实就是分类任务，而分类任务预测的结果往往就是一下四种： TP：True Positive FP：False Positive TN：True Negative FN：False Negative 其中，T/F ...

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tuto ...

注意力的种类有如下四种： 加法注意力, Bahdanau Attention 点乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多头点乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（请转至Transformer ...

注意力机制分为：通道注意力机制， 空间注意力机制， 通道_空间注意力机制， 自注意力机制 参考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力机制 SENet 其重点是获得输入进来的特征层 ...

注意力机制中的软和硬 注意力机制是当前深度学习领域比较流行的一个概念。其模仿人的视觉注意力模式，每次只关注与当前任务最相关的源域信息，使得信息的索取更为高效。 注意力机制已在语言模型、图像标注等诸多领域取得了突破进展。 注意力机制可分为软和硬两类： 软性注意力（Soft ...

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 ...