《Fine-Grained Attention Mechanism for Neural Machine Translation》

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#Fine-Grained Attention

背景：之前的注意力机制是一个encoder的隐藏层状态对应一个分数，然后对所有所有隐藏层状态加权求和得到上下文向量。这篇论文中实现了每一个隐藏层状态对应和其维度一样多的注意力分数，使得每一个维度都拥有独立的注意力分数。

普通的注意力计算：

细粒度注意力机制：

其中是时间步，d维第t个隐藏层状态的分数。是一个全连接神经网络，输出结点的数量为d

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A Fine-grained Spatial-Temporal Attention Model for Video Captioning
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AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Thu, 21 Sep 2023 Totally 57 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models Authors Shehzaad Dhuliawala, Mojtaba Komeili, Jing Xu, Roberta Ra
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Object detection in remote sensing images is a challenging task due to the complex backgrounds, diverse object shapes and sizes, and varying imaging conditions. To address these challenges, fine-grained feature enhancement can be employed to improve object detection accuracy. Fine-grained feature enhancement is a technique that extracts and enhances features at multiple scales and resolutions to capture fine details of objects. This technique includes two main steps: feature extraction and feature enhancement. In the feature extraction step, convolutional neural networks (CNNs) are used to extract features from the input image. The extracted features are then fed into a feature enhancement module, which enhances the features by incorporating contextual information and fine-grained details. The feature enhancement module employs a multi-scale feature fusion technique to combine features at different scales and resolutions. This technique helps to capture fine details of objects and improve the accuracy of object detection. To evaluate the effectiveness of fine-grained feature enhancement for object detection in remote sensing images, experiments were conducted on two datasets: the NWPU-RESISC45 dataset and the DOTA dataset. The experimental results demonstrate that fine-grained feature enhancement can significantly improve the accuracy of object detection in remote sensing images. The proposed method outperforms state-of-the-art object detection methods on both datasets. In conclusion, fine-grained feature enhancement is an effective technique to improve the accuracy of object detection in remote sensing images. This technique can be applied to a wide range of applications, such as urban planning, disaster management, and environmental monitoring.
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