每日Attention学习8——Rectangular self-Calibration Attention

最新推荐文章于 2025-06-10 18:38:21 发布
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分类专栏： 每日Attention学习 文章标签： 论文阅读
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版权
模块出处

[ECCV 24] [link] [code] Context-Guided Spatial Feature Reconstruction for Efficient Semantic Segmentation

模块名称

Rectangular self-Calibration Attention (RCA)

模块作用

空间注意力

模块结构

在这里插入图片描述

模块代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class RCA(nn.Module):

    def __init__(self, inp, kernel_size=1, ratio=1, band_kernel_size=11, dw_size=(1,1), padding
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RCM是专为语义分割等任务设计的上下文增强模块，旨在通过捕捉水平和垂直全局上下文信息，提升模型对前景物体的建模能力。1. 矩形自校准注意力机制：通过水平和垂直池化操作，生成矩形注意力区域，用以捕捉关键的上下文信息。这些区域通过加权机制使模型更加聚焦前景对象。2. 形状自校准：通过大核卷积调节矩形注意力区域的形状，使其更贴近前景物体，提升模型的前景定位精度。3. 局部细节融合：通过深度卷积进一步增强局部特征的细节表示，使得模型在边界识别和小物体检测中表现更好。
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在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
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在目标检测网络的颈部网络（Neck）中，来自骨干网络不同层级的特征图被融合以提供多尺度的信息。然而，简单地融合特征可能不足以生成最佳的表示，融合后的特征可能存在不一致性或需要进一步的精炼。RCM（Rectangular Self-Calibration Module），作为一种假设的发表在 ECCV 2024 上的新型模块，旨在通过矩形自校准（Rectangular Self-Calibration）机制来增强颈部网络的特征处理能力。它可能被用于二次创新。
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输入特征尺寸为DxHxW，总体来看，经过一系列操作，得到Dx1的向量，对输入特征进行通道注意力运算。该模块的关键是Dx1向量的计算，中间作者定义了一个大小为CxD的动态原型，解释说：动态原型能够反映不同类别目标在每个图像中的分布，会根据输入数据的特点动态调整。模型的整体架构如下图所示，可以看出，RCM用于多尺度空间特征提取，包括注意力计算RCA和MLP两部分。作者认为，当前方法难以对边界进行建模和区分前景对象的类别，因此会出现边界分割不准确和误分类的问题。论文其他部分可以参考作者论文，这里不过多介绍。
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Can't convert non-rectangular Python sequence to Tensor.
05-27
这个报错通常表示您尝试将一个非矩形的Python序列（如一个列表中含有不同长度的子列表）转换为Tensor，但是Tensor要求所有的子列表必须是相同长度的。 解决这个问题的方法是确保您的输入数据具有相同的形状。您可以使用`numpy.pad()`或其他方法来填充不同长度的子列表，以确保它们具有相同的形状。 例如，如果您有一个列表`my_list`，其中包含多个不同长度的子列表： ``` my_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]] ``` 您可以使用`numpy.pad()`来将每个子列表填充到相同的长度： ```python import numpy as np max_len = max(len(sub_list) for sub_list in my_list) padded_list = [np.pad(sub_list, (0, max_len - len(sub_list)), mode='constant') for sub_list in my_list] ``` 这将生成一个具有相同长度的新列表`padded_list`： ```python [[1, 2, 3, 0], [4, 5, 0, 0], [6, 7, 8, 9]] ``` 现在，您可以将`padded_list`转换为Tensor，而不会出现`Can't convert non-rectangular Python sequence to Tensor`的错误。
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