【论文笔记】Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition

最新推荐文章于 2024-10-30 15:45:00 发布
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attention-sampling-pytorch:这是本文的PyTorch实现
05-04
注意采样-火炬 这是该论文的PyTorch实施： 。 该存储库基于用TensorFlow编写的本论文的。 移植到PyTorch 原始存储库中的代码已被重写为PyTorch 1.4.0实现。 最困难的部分是重写从高分辨率图像中提取补丁的功能。 原始版本为此使用了特殊的C / C ++文件，我已经在本地Python中完成了此操作。 由于可能需要嵌套的for循环，因此这可能效率更低，速度更慢。 我测试了并行执行补丁提取的过程，但这增加了很多开销，实际上它要慢一些。 此外，我希望我实现了正确计算期望值的部分。 这使用了一个自定义的backward()函数，我希望其中没有错误。 表现 此代码存储库已针对原始文件中提到的两项任务进行了测试：Mega-MNIST和交通标志检测任务。 对结果的定性分析表明它们与原始工作具有可比性，但是定性分析表明此代码库中的错误较高。 几个用户已经警告我，他们无法使
Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained
qq_28778507的博客
07-15 3697
细粒度又要开张啦 url:https://arxiv.org/pdf/1903.06150.pdf 首先个人拙见，评估一下这篇论文。这篇论文将模型分成了三个部分，第一部分为三线性attention，旨在self attention，定位细节，第二部分为attention sample，这里根据attention对input进行采样，可以放大attention权重高的部分，提取细节。第三部分是di...
Paper2019CVPR《 Looking for the Devil in the Details: Trilinear Attention Sampling Network （TASN)》解读
weixin_45621338的博客
03-30 2614
Paper 2019CVPR《 Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition》解读论文简介AbstractMethodTrilinear Attention 三线注意力Attention Sampling 注...
Looking for the Devil in the Details:Learning Trilinear Attention Sampling Network for FGVC-笔记
雪碧橙子
05-04 1138
刚才看到一个消息，说程序员干到三十五岁就要被开除了。谁都有自己的黑暗时刻，成年人的世界没有童话镇，当然也没有魔鬼屋，有的只是光怪陆离和走马观花。 让自己不会被抛弃的唯一方法就是不断增加自己的价值，增加自己的权重。 abstract 细粒度识别的关键是 找到那些细微但是却具有标识性的特征。已经存在的Attention方法可以定位标识区域，并且放大，学习它们的细节。但是，这种方法很多都受困于 pa...
Selective Sparse Sampling for Fine-grained Image Recognition
椰子奶糖的博客
09-03 2251
Selective Sparse Sampling for Fine-grained Image Recognition 文章目录Selective Sparse Sampling for Fine-grained Image Recognition参考IntroductionRelated WorkMethodologyModel StructureClass Peak ResponseLearning Sparse Attention & Selective SamplingFine-Grai
Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition
Hi_Bitch的博客
06-28 1323
《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》是微软亚洲研究院在ICCV2017年出的一篇细粒度图像识别论文，它的姊妹篇是《Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Net...
Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition的主要方法
06-11
"Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition" 这篇论文的主要方法是通过学习三线性注意力采样网络来进行细粒度图像识别。...
TRIPS: Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
最新发布
初见月
10-30 949
提出了一种鲁棒的基于点的实时辐射场渲染管线TRIPS(Trilinear Point Splatting)
深度学习论文: Learning to Resize Images for Computer Vision Tasks及其PyTorch实现
mingo_敏
01-10 2605
深度学习论文: Learning to Resize Images for Computer Vision Tasks及其PyTorch实现 Learning to Resize Images for Computer Vision Tasks PDF: https://arxiv.org/pdf/2103.09950.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.com/shang
细粒度图像分类论文研读-2019
weixin_46365033的博客
12-15 1554
目前的工作以一种弱监督的方式解决细粒度图像分类问题：首先检测对象部分，然后提取相应的部分特定特征以进行细粒度分类。然而，这些方法通常孤立地处理每个图像的部分特定特征，而忽略他们之间的关系。本文提出了Cross-X学习，这是一种简单而有效，它利用不同图像之间的关系以及不同网络层之间的关系来实现鲁棒的多尺度特征学习。一个跨类别的跨语义正则化器，它引导提取的特征来表示语义部分；一个通过匹配多个层的预测分布来提高多尺度特征鲁棒性的跨层正则化器；本文的目的是将细粒度认知的问题空间划分为一些特定区域。
深度学习: 细粒度图像分类 (fine-grained image recognition)
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01-30 1万+
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx细粒度图像识别 (fine-grained image recognition)，...
【2019-8-18更新】细粒度分类论文和代码汇总
一个致力“使己成为人”的专栏
12-02 7427
ICCV2017 Dynamic Computational Time for Recurrent Attention Model (DT-RAM) https://github.com/baidu-research/DT-RAM（Torch实现，ResNet的baseline很牛，CUB-200-2011数据集 84.5%） http://openaccess.thecvf.com/conten...
AI研习社技术分享
猪逻辑公园
07-09 9427
AutoML在 IEEE-ISI World Cup 2019竞赛中的应用：冠军团队DeepBlueAI技术分享 GitHub项目推荐|awesome-bert:BERT相关资源列表 【CVPR 2019 全部论文合集】https://ai.yanxishe.com/page/resourceDetail/845 【CVPR 2019 Oral 论文精选】https://ai.yanxis...
MACNN-Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition
ellin_young的博客
07-08 9433
《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》是微软亚洲研究院17年出的一篇细粒度图像识别论文，它的姊妹篇是《Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Network fo...
细粒度图像识别
dwzhu
03-22 5576
Fine-grained Image Recognition 大四上半年一直在做细粒度图像识别的相关研究工作，做了一个学期，也摸索出一些方案，最终把精度做到了和ICCV 2019一样——87.7%（数据集：CUB-200-2011，其他数据集暂时还没有验证性能），后面想接着做下去，超过ICCV 2019，但是被导师制止了，说我创新点不足。。。无语。。。 接下来总结一下细粒度相关的研究进展： 1. ...
VALSE学习（四）：注意力机制-Attention Network
TheDayIn_优快云的博客
05-24 2565
VALSE2019 会议论文 一、精细化图像理解与多媒体内容创作 Trilinear Attention Sampling Network 近年来，精细化图像识别任务通常采用具有“注意力”机制的深度卷积神经网络，学习判别力的 目标区域、和精细化的特征表达。本次报告中，介绍三种区域定位和特征学习的联合训练方法，包括基 于递归注意力模型(Recurrent-Attention)、多区域注意力模型...
细粒度图像识别论文：Learning multi-attention convolutional neural network for fine-grained image recognition
人生当苦无妨
01-07 5498
论文： Heliang Zheng, Jianlong Fu, Mei Tao, and Jiebo Luo. Learning multi-attention convolutional neural network for fine-grained image recognition. In IEEE International Conference on Computer Vision, ...
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