详解分类任务的视觉注意力（持续更新）

最新推荐文章于 2025-11-08 21:29:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-08 21:29:10 发布 · 358 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

将从讲解，代码实现，复现，到甚至后面的结果验证，持续更新

 

(22条消息)【计算机视觉】详解分类任务的视觉注意力：SENet、CBAM、SKNet (视觉注意力机制 (二))_人工智能_棠雪清芬-优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/qq_39478403/article/details/105458511

开源计算机视觉库OpenCV详解
dvlinker的技术专栏
06-23 9万+
详细介绍开源计算机视觉库OpenCV。
自然语言处理之文本分类：Transformer：注意力机制详解
zhubeibei168的博客
05-19 424
并行处理能力：与RNN序列模型不同，Transformer模型能够并行处理输入序列，显著加快了训练速度。长距离依赖：通过自注意力机制，Transformer能够有效捕捉文本中的长距离依赖关系，这对于文本分类任务尤为重要。灵活性：Transformer架构可以轻松扩展到多头注意力，增强模型的表达能力，同时适用于多种NLP任务，包括文本分类。
基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制
08-08
该代码为基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制，笔者亲测有效，不需要环境配置等，欢迎大家下载。
Residual Attention Network for Image Classification阅读笔记 - 视觉注意力机制在分类任务的应用
kebijuelun的博客
11-01 576
Paper Reading Note URL: https://zpascal.net/cvpr2017/Wang_Residual_Attention_Network_CVPR_2017_paper.pdf TL;DR 该文章提出了一种残差注意力网络用于图像分类任务，在当时的多个分类数据集取得了SOTA结果。 Dataset/Algorithm/Model/Experiment Detail ...
Tensorflow实现基于RNN的文本分类任务的注意力机制
小亮Machine Learning
08-08 8166
Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制 要点： 该教程为深度学习tensorflow实现文本分类任务的注意力机制，实现可视化注意力文本。 环境配置： Wn10+CPU i7-6700 Pycharm2018 Tensorflow 1.8.0 Tensorboard 1.8.0 笔者信息：Next_Legend QQ:1219154092 人工智能 自然语言处理 图像处...
基于注意力机制的循环网络进行层级性多元标签文本分类
u012032041的博客
11-30 2609
1 前言 今天分享一篇做层级性多元标签文本分类任务的paper，题目为：，论文是发表在2019年CIKM上，下载地址为：https://base.ustc.edu.cn/pdf/Wei-Huang-CIKM2019.pdf，论文也公开了源码：https://github.com/RandolphVI/Hierarchical-Multi-Label-Text-Classification。从题目也能看出，论文的核心是作者提出Attention-based Recurrent Network方法来解决多标签分
注意力机制
dagouxiaohui的博客
07-25 2401
注意力机制
注意力机制（Attention Mechanism）详解
weixin_47242663的博客
08-11 884
注意力机制是深度学习中模拟人类选择性关注的核心技术，广泛应用于NLP和CV领域。其核心是通过动态权重分配，使模型聚焦输入数据的关键部分。主要类型包括自注意力、交叉注意力和多头注意力，数学上通过Query-Key-Value计算实现。相比传统RNN，注意力机制能建模长距离依赖、支持并行计算，并提供可解释性。虽然存在计算复杂度高、内存消耗大等局限，但通过位置编码、稀疏注意力等改进持续优化。该技术已推动Transformer、ViT等突破性模型发展，并拓展至多模态、量子计算等前沿方向，成为现代AI的基石。
YOLOv8【第四章：注意力机制篇·第10节】一文讲透，Channel Attention通道维度选择，深度学习中的通道注意力机制详解！
最新发布
**My Coding Family**
11-08 725
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》，该专栏持续复现网络上各种热门内容(全网YOLO改进最全最新的专栏，质量分97分+，全网顶流)，改进内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB检测)。且专栏会随订阅人数上升而涨价(毕竟不断更新)，当前性价比极高，有一定的参考&学习价值，部分内容会基于现有的国内外顶尖人工智能AIGC等AI大模型技术总结改进而来，嘎嘎硬核。
基于PyTorch实现的自适应注意力卷积网络（AACN）详解
闲人编程的博客
02-24 1558
本次实验中，我们选取了CIFAR-10数据集作为示例。CIFAR-10数据集包含10个类别，共60000张32×32的彩色图像。利用将原始图像尺寸调整为224×224。采用ToTensor()将图像转换为张量，并利用Normalize对图像数据进行归一化处理。此外，为了充分利用GPU加速计算，所有数据张量均在加载后转换至GPU设备。本文详细介绍了一种基于卷积神经网络和残差结构优化的全新单模型设计方案——自适应注意力卷积网络（AACN）。
《中国人工智能学会通讯》——4.23 人的视觉注意
weixin_33922670的博客
09-04 148
4.23 人的视觉注意 一般认为，注意选择机制包括视觉早期阶段的自下而上（bottom-up）过程和视觉后期阶段的自上而下（top-down）过程[3-4] 。自下而上过程在视觉信息加工的非常早期阶段 (72~74 毫秒 ) 即可发生，是基于刺激的、与任务无关的注意过程。比如，在绿油油的草地上有一只白色的羊，人们通常可以在第一时间注意到与周围环境不一样的...
【视觉注意力机制集锦】引言
日拱一卒，功不唐捐
05-05 1070
视觉注意力机制集锦之引言 1 注意力机制 1.1 注意力机制简介 卷积神经网络具有很强的拟合数据的能力，但是由于优化算法和计算能力的限制，在实践中，卷积网络很难达到通用近似的能力。特别是在处理规模较大的输入数据，实现复杂任务时，计算能力仍可能成为模型的瓶颈。卷积网络中的局部连接的卷积结构、池化层等设计本身可以用来简化网络结构、缓解模型复杂度和表达能力的矛盾。针对网络模型的任务，我们需要进行进一步的操作，可以在不过多增加模型复杂度的同时提高模型的表达能力。 神经网络中，可以存储的信息量称为网络容量，显然，网络
CVPR 2021 | 即插即用！ CA：新注意力机制，助力分类/检测/分割涨点！
阿木寺的博客
03-07 5万+
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI人工智能初学者Coordinate Attention for Efficient Mobile Net...
注意力机制在视觉任务中的应用
AI架构师小马
04-06 138
注意力机制在视觉任务中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 在计算机视觉领域,注意力机制是近年来非常热门的研究方向之一。注意力机制能够帮助模型关注输入数据中最相关的部分,从而提高模型的性能和效率。本文将深入探讨注意力机制在视觉任务中的应用,包括其原理、算法实现以及
即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv8 添加注意力机制 | 适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】| 20+ 种全打通！
YOLOv8项目贡献者
04-19 2万+
YOLOv8 添加 20+ 种注意力机制教程
什么是注意力机制？
学习与分享人工智能技术
10-26 4863
本文详细介绍了自注意力机制和多头注意力机制，同时给出了自注意力机制和多头注意力机制的示例代码。
深度学习基础学习-注意力机制（计算机视觉中）
小夭的博客
08-10 8525
在网上看到很多关于注意力机制的说明，下面自己总结一下。大佬绕道下面放几个文章的链接这几年来，在是图像处理、语音识别还是自然语言处理等方面都有注意力机制应用。本文主要了解注意力机制在图像中的应用。........................
【计算机视觉】详解分类任务的视觉注意力：SENet、CBAM、SKNet (视觉注意力机制 (二))
闻韶
04-11 2万+
绪论 视觉注意力机制 (一) 主要关注了视觉应用中的 Self-attention 机制及其应用 —— Non-local 网络模块，从最开始的了解什么是视觉注意力机制到对自注意力机制的细节把握，再到 Non-local 模块的学习。而本文主要关注视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、SKNet、CBAM 。 通常，将软注意力机制中的模型结构分为三大注意力域来分析：空间域、通道...
论文阅读: 图像分类中的注意力机制(attention)
热门推荐
Wayne2019的博客
11-09 6万+
本文简要总结一下attention机制在图像分类任务中的应用。attention作为一种机制，有其认知神经或者生物学原理: 注意力的认知神经机制是什么？ 如何从生物学的角度来定义注意力？ 在计算机视觉领域，注意力机制有各种不同形式的实现，可以大致分为soft attention和hard attention[1]。Soft attention的典型例子是stn[3]，Residual Atte
计算机视觉四大核心任务详解与源码实现
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，致力于让机器具备“看懂”图像和视频的...特别是在当前AI工业化趋势下，理解这些基本任务的本质差异，是构建智能化视觉系统的前提条件，也是推动计算机视觉持续创新的关键所在。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

往事如yan

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值