前言: 本文介紹了一個用於語義分割領域的attention模塊scSE。scSE模塊與之前介紹的BAM模塊很類似,不過在這里scSE模塊只在語義分割中進行應用和測試,對語義分割准確率帶來的提升比較大。 提出scSE模塊論文的全稱是:《Concurrent Spatial ...
GiantPandaCV導語 這個系列已經好幾個月沒有更新了,開始繼續更這個方向論文, 年 年又出現了很多關於Attention的研究,本文SA Net:shuffle attention for deep convolutional neural networks 發表在ICASSP ,傳承了SGE的設計理念的同時,引入Channel Shuffle,達到了比較好的效果,有理有據。文章首發於G ...
2021-02-16 09:21 0 317 推薦指數:
前言: 本文介紹了一個用於語義分割領域的attention模塊scSE。scSE模塊與之前介紹的BAM模塊很類似,不過在這里scSE模塊只在語義分割中進行應用和測試,對語義分割准確率帶來的提升比較大。 提出scSE模塊論文的全稱是:《Concurrent Spatial ...
前言:之前介紹過一個語義分割中的注意力機制模塊-scSE模塊,效果很不錯。今天講的也是語義分割中使用到注意力機制的網絡BiSeNet,這個網絡有兩個模塊,分別是FFM模塊和ARM模塊。其實現也很簡單,不過作者對注意力機制模塊理解比較深入,提出的FFM模塊進行的特征融合方式也很新 ...
前言: 之前已經介紹過SENet和Non Local Neural Network(NLNet),兩者都是有效的注意力模塊。作者發現NLNet中attention maps在不同位置的響應幾乎一致,並結合SENet后,提出了Global Context block,用於全局上下文建模,在主流 ...
1. Non-local Non-Local是王小龍在CVPR2018年提出的一個自注意力模型。Non-Local Neural Network和Non-Local Means非局部均值去燥濾波有點 ...
1. BAM BAM全程是bottlenect attention module,與CBAM很相似的起名,還是CBAM的團隊完成的作品。 CBAM被ECCV18接受,BAM被BMVC18接收。 CBAM可以看做是通道注意力機制和空間注意力機制的串聯(先通道后空間),BAM ...
前言: 這是CV中的Attention機制專欄的第一篇博客,並沒有挑選實現起來最簡單的SENet作為例子,而是使用了CBAM作為第一個講解的模塊,這是由於其使用的廣泛性以及易於集成。目前cv領域借鑒了nlp領域的attention機制以后生產出了很多有用的基於attention機制的論文 ...
1. Non-local Non-Local是王小龍在CVPR2018年提出的一個自注意力模型。Non-Local NN和Non-Local Means非局部均值去燥濾波有點相似的感覺。普通的濾波都 ...
Squeeze-and-Excitation Networks SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的簡稱,拿到了ImageNet2017分類比賽冠軍,其效果得到了認可,其提出的SE模塊思想簡單,易於實現,並且很容易可以加載到現有的網絡模型框架中。SENet ...