注意力机制se cbam 简介
SE模块（Squeeze-and-Excitation） SENet: SENet网络的创新点在于关注channel之间的关系，希望模型可以自动学习到不同channel特征的重要程度。为此，SENet提出了Squeeze-and-Excitation (SE)模块。 SE ...
原文：注意力模型CBAM分类-pytorch
目前因项目需要，将检测模型与图像分类结合，完成项目。因此将CBAM模型代码进行整理，仅仅需要train.py与test.py，可分别对图像训练与分类，为了更好学习代码，本文内容分 块，其一将引用 他人博客，简单介绍原理 其二根据改写代码，介绍如何使用，训练自己模型及测试图片。论文：CBAM: Convolutional Block Attention Module 代码可参考：https: git ...
2021-06-09 21:24 0 2244 推荐指数：
相关推荐
pytorch做seq2seq注意力模型的翻译
以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解（这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑）： ...
transformer中自注意力和多头注意力的pytorch实现
首先是注意力公式： 其计算图： 代码： 多头注意力： 摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889011 ...
动手学pytorch-注意力机制和Seq2Seq模型
注意力机制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.两种常用的attention层 3.带注意力机制的Seq2Seq模型 4.实验 1. 基本概念 Attention 是一种通用的带权池化方法，输入由两部分构成：询问（query）和键值对（key-value pairs ...
用于文本分类的多层注意力模型（Hierachical Attention Nerworks）
论文来源：Hierarchical Attention Networks for Document Classification 1、概述 文本分类时NLP应用中最基本的任务，从之前的机器学习到现在基于词表示的神经网络模型，分类准确度也有了很大的提升。本文基于前人的思想引入多层注意力 ...
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 ...
机器翻译注意力机制及其PyTorch实现
前面阐述注意力理论知识，后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候，选择性的选择一些重要信息 ...