原文:CVPR2021| TimeSformer-视频理解的时空注意模型

前言: transformer在视频理解方向的应用主要有如下几种实现方式:Joint Space Time Attention,Sparse Local Global Attention 和Axial Attention。这几种方式的共同点是采用ViT中的方式将图像进行分块,而它们之间的区别在于如何用self attention来处理这些块。 在本文提出了一种新的处理方式 Divided Spac ...

2021-05-12 23:42 0 236 推荐指数:

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CVPR2021】NBNet解读

CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基于子空间注意力模块的图像降噪,作者尚未公开官方代码,但 github上目前有一个非官方的实现可参考。下面内容主要来自青源LIVE ...

Wed Apr 21 08:01:00 CST 2021 0 537
CVPR2021| 继SE,CBAM后的一种新的注意力机制Coordinate Attention

前言: 最近几年,注意力机制用来提升模型性能有比较好的表现,大家都用得很舒服。本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制,这种机制解决了SE,CBAM上存在的一些问题,产生了更好的效果,而使用与SE,CBAM同样简单。 论文地址: https://arxiv.org/pdf ...

Fri Apr 09 04:34:00 CST 2021 0 966
CVPR2021论文总结笔记

持续更新Github: https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper CVPR 2021 致力于计算机视觉和模式识别包括颜色检测、跟踪、运动、物体识别、音响和目标检测。 Image-to-image Translation via ...

Thu Mar 04 06:34:00 CST 2021 0 659
CVPR2021|一个高效的金字塔切分注意力模块PSA

​ 前言: 前面分享了一篇《继SE,CBAM后的一种新的注意力机制Coordinate Attention》,其出发点在于SE只引入了通道注意力,CBAM的空间注意力只考虑了局部区域的信息,从而提出考虑全局空间信息的注意力机制。 在本文,将介绍另一个基于同样出发点的注意力模块,即Pyramid ...

Thu Jun 24 07:31:00 CST 2021 0 576
CVPR2021 | Transformer用于End-to-End视频实例分割

​ 论文:End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 获取:在CV技术指南后台回复关键字“0005”获取该论文。 代码:https://git.io/VisTR 点个关注,专注于计算机视觉技术文章。 前言: 视频 ...

Sat Aug 07 02:36:00 CST 2021 0 147
CVPR2021 | 开放世界的目标检测

”,其中模型的任务是: 1)将尚未引入的对象识别为“未知”,无需明确监; 2)在逐渐接收到相应的标签时 ...

Sat Jul 03 03:06:00 CST 2021 0 338
CVPR2021| 行人搜索中的第一个anchor-free模型:AlignPS

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.11617 代码地址:https://github.com/daodaofr/AlignPS 前言: 本文针对anchor-free模型用于行人搜索中会出现三个不对齐问题:Scale misalignment,Region ...

Tue Apr 06 05:58:00 CST 2021 0 484
CVPR2021】Neighbor2Neighbor 解读

论文:https://arxiv.org/pdf/2101.02824.pdf 代码:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2Neighbor 下面内容来自智源研究院CVPR2021预讲华为诺亚专场 1、深度学习的图像去噪方法面临的挑战 ...

Wed Apr 21 06:42:00 CST 2021 0 294
 
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