Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型。该模型是利用RL来训练 Deep RNN ...
原文链接 介绍 在图像识别和目标分类领域往往存在一些关于图像中虚假相关性的问题,最典型的如将图像中识别的主体 object 和背景 background 之间的相关性考虑成为识别主题类别的一个主要特征。如下图所示,注意力模型将ground作为一个判断为鸟类的标签,在预测地上的熊的时候就做出了错误的判断。这种在不一样的场景下的图片,反而往往是在特殊紧急时,错误会十分致命。 图 将问题形式化描述:数据 ...
2021-12-21 22:20 0 954 推荐指数:
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论文笔记:Causal Attention for Vision-Language Tasks Paper: Causal Attention for Vision-Language Tasks, CVPR 2021 Code: https://github.com/yangxuntu ...
Residual Attention 文章: Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition, ICCV2021 下面说一下我对这篇文章的浅陋之见, 如有错误, 请多包涵指正. 文章 ...
Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition 细粒度的识别(Fine-grained ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2007.11824 代码地址:https://github.com/megvii-model/FunnelAct 讲解:https://mp ...
Deep Audio-Visual Speech Recognition 作者:Triantafyllos Afouras, Joon Son Chung, Andrew Senior, Oriol Vinyals, Andrew Zisserman 原文链接 0 摘要 这项工作的目的 ...
Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式,我们并非将目光放在整张图像上,尽管有时候会从总体上对目标进行把握,但是也是将目光按照某种次序(例如,从上倒下,从左到右等等)在图像上进行扫描,然后从一个区域 ...
icme2020最佳学生论文奖 地址:https://sci-hub.pl/10.1109/ICME46284.2020.9102906 ...