CVPR 2019关于Attention导读与Bottom-up代码修改（已附github链接）

最新推荐文章于 2024-12-25 10:41:27 发布
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#神经网络 #深度学习 #pytorch #python #computer vision

本文精选CVPR2019中视觉理解领域的前沿论文，包括注意力机制在VQA任务中的创新应用、CNN解释性增强、弱监督目标定位及多模态融合等，深入解析每项工作的动机、模型架构与实验结果。

本文为随笔，主要记录个人寒假的一些工作情况，其中2月份因病休息了两周

Contents

Things to do

  • Update the code of bottom-up-attention of Visual Question Answering
  • English prepration
  • Preprare the first draft of the paper and submit it to Arxiv
  • Follow the work in my paper list (4/7+1)
  • Build a homepage for myself

Overview of the papers in CVPR 2019

This list is filtered by one of the following keywords: attention, visual question answering

  1. Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering
    这篇文章将Transformer的结构引入到VQA中，并设计了两个attention的模块：SA(self-attention)与GA(guided-attention), 如下图：
    tylukf Attention Module
    依照上图的module，可以组成更深度的attention模块。作者将该方法与dense attention的方法进行了比较（如BAN、MFH等），随着attention层数的递增，该方法的performance有更显著的提高。在此基础上，作者有提出了两种层数的叠加策略（inspired by the transformer）:
    在这里插入图片描述
    另外作者做了三部分实验，值得我们参考：第一部分为MCAN(Modular Co-attention Net

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弱监督学习系列：Attention-Based Dropout Layer for Weakly Supervised Single Object Localization and Semantic
Yafee的专栏
03-30 947
原文链接： CVPR2019 & TPAMI 2020 https://arxiv.org/abs/1908.10028https://arxiv.org/abs/1908.10028代码连接： tensorflow 版本https://github.com/junsukchoe/ADL wsol evaluation 论文中实现的 pytorch 版本https://github.com/clovaai/wsolevaluation 目录 目录 一、文章想要解决的问题 二、基本思路.
【注意力机制】Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering
weixin_44574941的博客
04-11 3417
【注意力机制】Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering
bottom-up-attention.pytorch:自下而上的注意力模型的PyTorch重新实现
05-10
自下而上的注意力 该存储库包含基于Caffe的项目的PyTorch重新实现。 我们使用作为后端来提供完整的功能，包括培训，测试和特征提取。 此外，我们从原始存储库中迁移了经过预训练的基于Caffe的模型，该模型可以提取与原始模型相同的视觉特征（偏差<0> = 3.6 > = 1.4 > = 9.2和cuDNN 顶尖 侦探2 射线 OpenCV Pycocotools 请注意，Detectron2需要上述大多数要求。 安装 克隆包含Detectron2所需版本（v0.2.1）的项目 # clone the repository inclduing Detectron2(@be792b9) $ git clone --recursive https:
文献阅读（18）NIPS2019-Self-attention with Functional Time Representation Learning
优快云TianJi的博客
04-22 1590
本文是对《Self-attention with Functional Time Representation Learning》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。
bottom-up attention features代码的一些笔记
yangshaokangrushi的博客
11-30 3539
mscoco 数据集的bottom-up attention的特征（目标检测的框对应的特征) trainval_resnet101_faster_rcnn_genome_36.tsv 或者 trainval_resnet101_faster_rcnn_genmoe.tsv 下载地址为 https://github.com/peteanderson80/bottom-up-attention#dem...
论文阅读：Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization
qq_40760171的博客
07-15 3622
Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization作者贡献ADL: Attention-based Dropout Layer实验 作者贡献 问题：网络的学习只能学习图像最具有辨别力的部分。 解决：提出了基于attention的dropout层，基于两个关键的组成部分：drop mask 和 importa...
Unifying Top-down and Bottom-up Scanpath Prediction Using Transformers
zsy54577的博客
11-19 1222
大多数视觉注意力模型旨在预测自上而下或自下而上的控制，这些控制通过不同的视觉搜索和自由观看任务进行研究。本文提出了人类注意力变换器（Human Attention Transformer，HAT），这是一个能够预测两种形式注意力控制的单一模型。HAT采用了一种新型的基于变换器的架构和简化的视网膜模型，这些共同构建了一种类似于人类动态视觉工作记忆的时空意识。HAT不仅在预测目标呈现和目标缺失视觉搜索中的注视扫描路径以及“无任务”自由观看中表现出色，成为新一代最先进的技术，还使人类注视行为变得可解释。
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图像风格迁移cvpr2020_GitHub - wty2019/CVPR2020-Code: CVPR 2020 论文开源项目合集
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01-13 1230
CVPR2020-CodeCVPR 2020 论文开源项目合集，同时欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2020开源项目关于往年CV顶会论文(如ECCV 2020、CVPR 2019、ICCV 2019)以及其他优质CV论文和大盘点，详见： https://github.com/amusi/daily-paper-computer-visionCNNExploring Self-attent...
Bottom-Up Attention(借助CNN)
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11-15 1048
借助CNN的强大特征提取能力，自动从图像中识别和聚焦于显著区域，进而提高模型的性能。它与相比，强调从图像低层特征出发的自发关注，适用于多种视觉任务，如目标检测、图像描述生成和视觉问答等。
《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》
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08-16 3585
《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》 来源：CVPR 2018 参考优快云博客： 论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering...
CVPR 2018 Oral：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering
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07-19 2845
题目：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 作者 : Peter Anderson , Xiaodong He , Chris Buehler , Damien Tency 论文地址[https://arxiv.org/abs/1707.07998] 1.解...
Distributed 训练-bottom-up HRNet
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Distributed 训练-bottom-up HRNet def main(): args = parse_args() update_config(cfg, args) cfg.defrost() cfg.RANK = args.rank cfg.freeze() logger, final_output_dir, tb_log_dir = create_logger( cfg, args.cfg, 'train' )
底部向上注意力机制在VQA上的应用：深度解析与实践
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底部向上注意力机制在VQA上的应用：深度解析与实践 项目简介 该项目是开源的一个基于底部向上注意力（Bottom-Up Attention）模型解决视觉问答（Visual Question Answering, VQA）问题的实现。提供了完整的代码和相关资源，帮助研究者和开发者理解并运用这一先进的深度学习技术。 技术分析 底部向上注意力机制 是一种在图像处理中强化局部特征的方法，它首先通过预训练的...
Bottom-up Attention 项目推荐
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12-25 449
**Bottom-up Attention** 是一个基于 Faster R-CNN 和 Visual Genome 数据集的开源项目，主要用于图像描述生成（Image Captioning）和视觉问答（VQA）任务。该项目通过多 GPU 训练的 Faster R-CNN 模型，生成与图像中显著区域相对应的特征，这些特征可以作为注意力机制的输入，用于提升图像描述和视觉问答的性能。 该项目的主要编...
Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection论文详读
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Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection abstract        视频显著目标检测的主要目的是检测出视频中视觉上最突出、最独特的目标，现有的方法没有获取和使用视频中的运动线索，或忽略了光流图像中的空间上下文。        本文的方法使用两个子网络分别实现两个子任务，一个子网络(appe
记录caffe下配置bottom up attention (py-faster-rcnn)环境配置遇到的坑
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bottom up attention为py-faster-rcnn在 Visual Genome 数据集预训练的模型，官方py-faster-rcnn在COCO数据集预训练下仅识别80个class，bottom up attention可识别1600个object class以及400个属性class 论文地址：http://www.panderson.me/up-down-attention...
论文阅读《Attention-guided Unified Network for Panoptic Segmentation》CVPR 2019
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第十四周机器学习笔记：Transformer（下）；Pytorch学习——完整的模型训练套路；数学拓展——梯度（gradient）
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本周周报在机器学习的理论内容中，概述了Transformer里面Decoder的内容，其中包括Decoder的结构、autoregressive decoder（自回归解码器）以及non-autoregressive decoder（非自回归解码器），此外还讲述了Transformer 的训练过程，并在最后提供了序列到序列模型训练常用的Tips。在Pytorch代码学习中，本周报详细的讲述了训练模型的一些常用手段和流程，并通过代码实现了包括数据收集、模型搭建、模型训练、结果展示等过程。
Pyramid Feature Attention Network: CVPR2019显着性检测模型与代码解析
资源摘要信息:"cvpr2019_Pyramid-Feature-Attention-Network-for-Saliency-detection:用于显着性检测的金字塔特征注意网络代码和模型" 知识点: 1. 显著性检测（Saliency Detection）： 显著性检测是计算机视觉领域...
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