原文: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 Module 设特征图 HWC,空间注意力是学习到一个 HxW 的权重,即每个像素一个权重,C个通道共用该权重 通道 ...

2022-03-17 16:43 0 1741 推荐指数:

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注意力机制

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 ...

Sat Aug 01 08:27:00 CST 2020 0 835
注意力机制

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 ...

Mon Apr 11 00:37:00 CST 2022 0 2090
注意力机制和硬注意力机制

注意力机制的软和硬 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 ...

Wed Nov 11 04:49:00 CST 2020 0 3938
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 ...

Fri Sep 20 19:00:00 CST 2019 0 538
注意力机制整理

attention机制原多用于NLP领域,是谷歌提出的transformer架构的核心概念。现在cv领域也开始越来越多的使用这种方法。本次分享对注意力机制进行了相关的梳理,旨在帮助大家入门attention机制,初步了解attention的结构以及背后原理。 1. attention概念 ...

Sat Nov 20 02:49:00 CST 2021 0 1096
注意力机制总结

在句子的重要度 (a11,a12,a13) (a21,a22,a23) (a31,a32,a33) 根 ...

Sun Oct 13 05:03:00 CST 2019 0 795
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 ...

Sun Dec 22 10:37:00 CST 2019 0 3026
多头注意力机制

注意力机制 橙色与绿色:输入的两个query。 K:key。 V:value 连线为权重,离的近的相似度高,同时权重就高,然后用权重乘以value就得到输出向量 多头注意力机制 MASK掩码:对t时刻(红色笔记)之后的数值,设为很大的负数(绿色笔记),从而将 ...

Fri Apr 01 01:26:00 CST 2022 0 787
 
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