題目：SCA CNN: Spatial and Channel wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning 作者： Long Chen等 浙大 新國立 山大 期刊：CVPR 背景 注意力機制已經在自然語言處理和計算機視覺領域取得了很大成功，但是大多數現有的基於注意力的模型只考慮了空間特征，即那些注意模型考慮特征圖像中的 ...
2020-02-28 12:45 0 1426 推薦指數：
1. 摘要 CNN 中的特征包含着不同類型的信息，它們對圖像重建的貢獻也不一樣。然而，現在的大多數 CNN 模型卻缺少對不同信息的辨別能力，因此也就限制了模型的表示容量。 另一方面，隨着網絡的加深，來自前面層的長期信息很容易在后面的層被削弱甚至消失，這顯然不利於圖像的超分辨 ...
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1910.03151 代碼地址：https://github.com/BangguWu/ECANet 講解：https:// ...
是近些年在機器視覺領域很火的模型，最先由 Yan Lecun 提出。 如果想學細節可以看 Andrej Karpathy 的 cs231n 。 How does it work? 給一張 ...
圖像超分任務可以看作是試圖從LR圖像中恢復盡可能多的高頻信息。在SR任務中，輸入的LR圖像包含了豐富的低頻信息。但是之前的任務把不同channel都同等對待，限制了CNN的表達能力。因此文中在EDSR的基礎上結合了channel attention機制，構建了residual ...
1. 摘要 在圖像超分辨領域，卷積神經網絡的深度非常重要，但過深的網絡卻難以訓練。低分辨率的輸入以及特征包含豐富的低頻信息，但卻在通道間被平等對待，因此阻礙了網絡的表示能力。 為了 ...
paper:https://arxiv.org/abs/2004.13824 code: https://github.com/SHI-Labs/Pyramid-Attention-Networks 1. 基本思想 作者指出，當前基於深度學習的方法只是在單個尺度上利用 ...
Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions ...
目錄 一、 應用領域 二、 原理 三、使用的環境與數據集 3.1. 環境 3.2. 數據集 四、網絡模型 4.1 理想⽹絡模型 4.1.1 CNN網絡模型 五、實現 ...
