[论文学习] DANet：Dual Attention Network for Scene Segmentation

最新推荐文章于 2023-07-16 20:44:06 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： DANet 语义分割
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soulmeetliang/article/details/90675638
DANet结合了位置注意力模块和通道注意力模块，通过捕获空间和通道的依赖性，提升特征表达能力，用于场景分割任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DANet：Dual Attention Network for Scene Segmentation

Overview

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基础网络为dilated ResNet（与DeepLab相同），最后得到的feature map大小为输入图像的1/8.之后使两个并行的attention module分别捕获spatial 和 channel 的依赖性，最后整合两个attention module的输出得到更好的特征表达。

Position Attention Module

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Channel Attention Module

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Result

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总结

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Dual Attention Network for Scene Segmentation
LYKymy的博客
05-08 1165
Abstract 本文通过基于自注意机制的丰富上下文依赖关系的捕获来解决场景分割任务。与以往通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同，我们提出了一种双关注网络（DANET）来自适应地将局部特征与其全局依赖性集成。 我们在扩展的FCN之上附加了两种类型的注意模块，分别对空间维度和通道维度的语义依赖性进行建模。 位置注意模块通过所有位置的特征加权和选择性地聚合每个位置的特征。无论距离如何，相似的特...
DANet：Dual Attention Network for Scene Segmentation 论文翻译（学习）2019-8-30
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目录 1.Introduction 2.Related Work 3.Dual Attention Network 3.1.Overview 3.2.Position Attention Module 3.3.Channel Attention Module 3.4.Attention Module Embedding with Networks...
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语义分割之Dual Attention Network for Scene Segmentation
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Dual Attention Network for Scene Segmentation 文章目录Dual Attention Network for Scene Segmentation相关工作本文工作双注意力网络Position Attention ModuleChannel Attention ModuleAttention Module Embedding with Networks双注...
论文阅读：Dual Attention Network for Scene Segmentation（CVPR2019）
langtaosha1996的博客
12-03 389
论文阅读：Dual Attention Network for Scene Segmentation（CVPR2019） 针对本篇论文的演讲PPT，看完发现我不用在写博客了，这篇已经讲的很清楚了https://blog.youkuaiyun.com/mieleizhi0522/article/details/83111183 GitHub代码http://Dual Attention Network for Scene Segmentation论文原文https://arxiv.org/pdf/1809.02983
【语义分割】DANet Dual Attention Network for Scene Segmentation
Forrest97的博客
10-07 1610
A∈RC×H×WA\in \mathbb{R}^{C \times H \times W}A∈RC×H×W {B,C}∈RC×H×W\{\mathbf{B}, \mathbf{C}\} \in \mathbb{R}^{C \times H \times W}{B,C}∈RC×H×W RC×N\mathbb{R}^{C \times N}RC×N sji=exp⁡(Bi⋅Cj)∑i=1Nexp⁡(Bi⋅Cj)s_{j i}=\frac{\exp \left(B_{i} \cdot C_{j}\right)}{
《DANet：Dual Attention Network for Scene Segmentation》论文笔记
m_buddy的博客
06-13 568
代码地址：DANet/ 1. 概述 导读：这篇文章通过self-attention机制去捕获更加丰富的上下文信息，并不同于之前的一些工作是在多个尺度（ASPP，Unet形式的网路等）上去获取上下文信息，这篇文章使用channel-wise和spatial-wise两种方式的attention机制在一个尺度（dilation FCN基础上）的特征图进行特征优化，之后再将这些特征elment-sum相加起来得到最后的融合特征（当然实际的处理并不是这么直接，论文里面的代码在细节上还是做了一些trick），从而构
DANet: Dual Attention Network for Scene Segmentation
xh_hit的博客
03-15 1万+
本文从增强全局的特征融合以及语义特征质之间的相关性为切入点，提出了Position Attetion 和 Channel Attention mechanism（位置注意力机制和通道注意力机制）的方法。 目前基于深度学习的语义分割网络采用multi scale融合或者U-Net的结构去融合低层和高层的语义特征，但是还是没有综合考虑各个位置的联系和相关性。因为CNN使用局部感受野进行特征的提取，这...
组会 ppt DANet：DualAttentionNetworkforSceneSegmentation
07-01
自己写的组会PPT，关于 DANet：DualAttentionNetworkforSceneSegmentation
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09-27
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DANet
03-25
数位网
第十七章：DANet——Dual Attention Network for Scene Segmentation ——双重注意力网络用于场景分割
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07-16 3789
在场景分割中，由于场景中的物体或区域在尺度、光照和视角上具有多样性。由于卷积操作会导致局部感受野，与相同标签的像素对应的特征可能会有一些差异。这些差异引入了类内不一致性，影响了识别准确性。为了解决这个问题，我们通过注意力机制建立特征之间的关联，探索全局上下文信息。我们的方法能够自适应地聚合长距离的上下文信息，从而改善场景分割的特征表示。如图2所示，我们设计了两种类型的注意力模块，以在通过扩张残差网络生成的局部特征上绘制全局上下文，从而获得更好的像素级预测的特征表示。
Dual Attention Network for Scene Segmentation讲解
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liguandong
03-17 3197
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Dual Attention Network (DANet)
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