visual attention

最新推荐文章于 2022-11-19 15:34:04 发布
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#深度学习

本文详细介绍了深度学习中的Attention机制，包括其基本原理、不同分类及其应用场景。通过解析多个重要论文，如Recurrent Models of Visual Attention、Multiple Object Recognition with Visual Attention等，深入探讨了Attention在细粒度分类、目标检测等方面的应用，并提供了相关源码解读。


模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍：原理、分类及应用


RAM

论文笔记之： Recurrent Models of Visual Attention

Recurrent Visual Attention源码解读


论文笔记之：Multiple Object Recognition With Visual Attention

论文笔记之：Attention For Fine-Grained Categorization


RA-CNN

学界 | 微软亚洲研究院CVPR 2017 Oral论文：逐层集中Attention的卷积模型

RA-CNN算法笔记


论文笔记：Residual Attention Network for Image Classification


https://github.com/buptwangfei/residual-attention-network


CVPR2017-Attention-Models



https://github.com/yangyi02/dynamic_attention_paper

https://github.com/yangyi02/attention_paper/tree/master/cvpr


【深度学习中的注意力机制11】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——视觉注意力（Visual Attention）
985小水博的摸鱼日常
10-25 1270
【深度学习中的注意力机制11】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——视觉注意力（Visual Attention）
Visual Attention Network
qq_41327720的博客
03-27 6763
VAN: Visual Attention Network 论文笔记
Visual Attention Network（VAN）
qq_42075634的博客
09-16 4525
LKA与 MobileNet [6] 有相似之处， MobileNe将标准卷积解耦为两部分，一个深度卷积和一个点卷积（也称为 1 × 1 Conv [36]）。我们的方法将卷积分解为三部分：深度卷积、深度和扩张卷积[37]、[38]和点卷积。受益于这种分解，LKA更适合有效地分解大核卷积。我们还在LKA中引入了注意力机制来获得自适应特性。
Visual Attention
RuiLog
04-09 749
what is visual attention mechanism?
State-of-the-Art in Visual Attention Modeling.docx
08-18
在【State-of-the-Art in Visual Attention Modeling】中，作者讨论了视觉注意的核心机制——选择机制，这是处理实时视觉数据的关键。人类视觉系统通过高分辨率的中央凹和低分辨率的外围视觉来引导注意力，而计算...
Deep Imbalanced Attribute Classification using Visual Attention Aggregation
03-14
Kakadiaris来自休斯顿大学的计算生物医学实验室，提出了一个名为“Deep Imbalanced Attribute Classification using Visual Attention Aggregation”的方法，用于解决计算机视觉应用中人类视觉属性识别的问题。...
计算机视觉中的注意力机制（Visual Attention）.docx
06-11
- **Recurrent Visual Attention Models**：通过循环神经网络(RNN)来迭代地选择图像中的关键区域，并逐步构建图像的整体理解。 #### 6. 结论 本文详细介绍了计算机视觉中的注意力机制，包括其基本概念、不同类型...
清华&南开提出VAN：视觉注意力网络:Visual Attention Network
liu_chengguang的博客
03-08 1018
原文链接：有道云笔记 PPT:
视觉注意VISUAL ATTENTION
07-15
网上搜罗到的各种视觉注意程序，大部分效果都还可以。。
【论文笔记】Visual Attention Network
m0_61899108的博客
07-10 2375
论文题目：Visual Attention Network论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.09741项目地址：Visual-Attention-Network · GitHub（官方）transformers/src/transformers/models/van at main · huggingface/transformers · GitHub参考博客：【ARXIV2202】Visual Attention Network - 知乎Visual Attention Ne
【Attention】Visual Attention Network
呆呆的猫的博客
03-02 4673
文章目录一、背景二、动机三、方法3.1 Large Kernel Attention3.2 VAN四、效果4.1 分类4.2 目标检测4.3 语义分割 论文链接：https://arxiv.org/abs/2202.09741 代码链接：https://github.com/Visual-Attention-Network 一、背景 源于 NLP 的 self-attention 机制在应用于 2D 图像的时候，有三个问题： 将 2D 的结果看做 1D 的序列，会损失 2D 空间结构 高分辨率的图像会导致
计算机视觉中的注意力机制（Visual Attention）
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计算机视觉中的注意力机制（Visual Attention）（转）
小C的博客
05-18 1381
【时间】2019.05.18 【题目】计算机视觉中的注意力机制（Visual Attention） 转载：计算机视觉中的注意力机制（Visual Attention）
[2202] Visual Attention Network
koukouvagia的博客
03-29 3634
Visual Attention Network
VAN：Visual Attention Network
just
11-19 2285
虽然最初是为自然语言处理任务而设计的，但自注意机制最近已经席卷了各种计算机视觉领域。然而，图像的2D特性给在计算机视觉中应用自注意机制带来了三个挑战。（1） 将图像处理为1D序列忽略了它们的2D结构。（2） 二次复杂度对于高分辨率图像来说太昂贵了。（3） 它只捕捉空间适应性，而忽略了通道适应性。【视觉的注意力可以被分为四个类别： 通道注意力、空间注意力、时间注意力和分支注意力。】
【ARXIV2202】Visual Attention Network
OUC的搬砖日常
03-16 830
【ARXIV2202】Visual Attention Network 论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.09741 代码地址：https://github.com/Visual-Attention-Network 一些想法 这个方法看起来非常简单，有些像在MobileNet 中间加了一个 带空洞的 depth-wise conv 论文题目说是提出了一个 attention 模块，但网络本质还是四阶段的 transformer 没有任何一个模块是新提出的，但组合起来是在
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