注意力論文解讀(1) | Non-local Neural Network | CVPR2018 | 已復現
名稱：“Non-local Neural Networks” 論文地址：https://arxiv.org ...
原文：論文閱讀筆記（四十六）【CVPR2018、BMVC2019】：Non-local 的應用
Non local neural networks CVPR 傳統的卷積神經網絡的感受野相對較小，比如 ，但對於注意力機制而言，需要更大的感受野來獲取全局的注意力得分，Nonlocal的目的就是計算全局感受野的注意力。Nonlocal的計算由相似度計算函數 f 和映射函數 g 組成，g 采用 x 卷積實現。可以理解為計算某一個node的全局的相似度映射，再與該node的映射相乘。 參考Gapeng ...
2020-07-03 14:42 0 498 推薦指數：
相關推薦
論文閱讀筆記六十六:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution(CVPR2018)
論文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718 代碼:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018 摘要 本文證明在SISR中在ReLU之前特征圖越寬，在有效的計算資源及內存條件下，模型的性能越好 ...
論文閱讀筆記四十六：Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection（CVPR2019）
論文原址：https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基於無anchor機制的特征選擇模塊，是一個簡單高效的單階段組件，其可以結合特征金字塔嵌入到單階段檢測器中。FSAF解決了傳統基於anchor機制的兩個限制:(1)啟發式 ...
論文閱讀筆記三十七：Grid R-CNN（CVPR2018）
論文源址：https://arxiv.org/abs/1811.12030 開源代碼：未公開 摘要 本文提出了目標檢測網絡Grid R-CNN，其基於網格定位機制實現准確的目標檢測。傳統方法主要基於回歸操作，Grid R-CNN則捕捉詳細的空間信息，同時具有全卷積結構 ...
論文閱讀筆記四十：Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results（CVPR2018）
論文源址：https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可變形卷積的一個亮點是對於不同幾何變化的物體具有適應性。但也存在一些問題，雖然相比傳統的卷積網絡，其神經網絡的空間形狀更接近於目標物體的形狀，但有時會超出ROI區域，從而引入不相關的圖像 ...
論文閱讀筆記十二：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation（DeepLabv3+）(CVPR2018)
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方實現： https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 實驗代碼：https ...
論文閱讀筆記七：Structure Inference Network:Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships(CVPR2018)
結構推理網絡：基於場景級與實例級目標檢測 原文鏈接：https://arxiv.org/abs/1807.00119 代碼鏈接：https://github.com/choasup/SIN ...
CVPR2018 單目標跟蹤部分論文
from https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布關於視頻目標跟蹤的論文簡要分析與總結 一，A Twofold Siamese Network for Real-Time ...