注意力机制

YOLOv7改进：GAMAttention注意力机制

1.背景介绍为了提高各种计算机视觉任务的性能，人们研究了各种注意机制。然而，以往的方法忽略了保留通道和空间方面的信息以增强跨维度交互的重要性。因此，我们提出了一种全局调度机制，通过减少信息缩减和放大全局交互表示来提高深度神经网络的性能。我们沿着卷积空间注意子模块引入了用于通道注意的多层感知器3D置换。论文题目：GlobalAttentionMechanism:RetainInformationto
陈子迩·2023-09-29 08:14

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientFormerV2

研究人员提出了多种方法来加速注意力机制，改进低效设计，或结合mobile-friendly的轻量级卷积来形成混合架构。
我悟了-·2023-09-28 19:30

使用Pytorch从零实现Vision Transformer

ViT的核心思想是将图像转换为序列数据，然后通过自注意力机制建立图像中不同位
穿着帆布鞋也能走猫步·2023-09-28 08:29

Cross Attention和 Self- Attention 的区别？

CrossAttention和Self-Attention都是深度学习中常用的注意力机制，用于处理序列数据，其中Self-Attention用于计算输入序列中每个元素之间的关系，CrossAttention
不当菜鸡的程序媛·2023-09-27 21:50

计算机视觉与深度学习-循环神经网络与注意力机制-RNN（Recurrent Neural Network）、LSTM-【北邮鲁鹏】

目录举例应用槽填充（SlotFilling）解决思路方案使用前馈神经网络输入1-of-Nencoding(One-hot)（独热编码）输出问题循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）定义如何工作学习目标深度ElmanNetwork&JordanNetworkElmanNetworkJordanNetworkBidirectionalRNN长短期记忆网络（LongShor
成 大事·2023-09-27 18:14

TransReID | 首次将transformer应用于行人重识别

性能最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构，即Transformer，它完全基于注意力机制，完全省去了递归和卷积。
ca1m4n·2023-09-27 11:11

基于迁移学习和注意力机制的伪装图像分割

首先,针对伪装目标特征模糊难以有效提取的问题,在UNet的下采样和上采样过程中,引入一种有效通道注意力机制,在不增加网络参数的同时,提高有效区域的特征权重;并将在ImageNet预训练
龙腾亚太·2023-09-27 04:52

改进YOLOv7 | 在 ELAN 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制 | 附详细结构图

在阅读本篇博文前，请大家先阅读YOLOv7yaml文件简化这篇文章，本篇博文改进都是基于这篇博文进一步增加的文章目录1.Triplet注意力模块1.1原理1.2ELAN_Triplet模块和ELAN_H_Triplet模块代码2.SpatialGroupEnhance注意力模块2.1原理2.2ELAN_SpatialGroupEnhance模块和ELAN_H_SpatialGroupEnhance
迪菲赫尔曼·2023-09-26 23:42

LLM - Make Causal Mask 构造因果关系掩码

在具体应用中，CausalMask可将所有未来的token设置为零，从注意力机制中屏蔽掉这些令牌
BIT_666·2023-09-26 11:46

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进的 YOLOv8 小目标检测（续）

目录3.2基于可变形卷积的目标检测3.2.1可变形卷积介绍3.2.2改进方法3.3基于注意力机制的目标检测<
林聪木·2023-09-26 09:28

零基础教程：Yolov5模型改进-添加13种注意力机制

1.准备工作先给出13种注意力机制的下载地址：https://github.com/z1069614715/objectdetection_script2.加入注意力机制1.以添加SimAM注意力机制为例
Dragon_0010·2023-09-26 06:52

LLM-TAP随笔——大语言模型基础【深度学习】【PyTorch】【LLM】

文章目录2.大语言模型基础2.1、编码器和解码器架构2.2、注意力机制2.2.1、注意力机制（`Attention`）2.2.2、自注意力机制（`Self-attention`）2.2.3、多头自注意力
来杯Sherry·2023-09-26 03:03

文本匹配学习计划

u012526436/article/details/90212287最原始的dfidf实现：https://www.jianshu.com/p/1d762863676fESIM模型复旦NLP新手：任务三：基于注意力机制的文本匹配
我的昵称违规了·2023-09-26 01:10

注意力机制

故名思意，研究这个机制就是为了使用重要数据不使用不重要的数据对于一个模型而言（CNN、LSTM），很难决定什么重要，什么不重要由此，注意力机制诞生。科学家发现给这张图，眼睛重点聚集在红色区域。
失业·2023-09-26 00:27

自注意力机制

回顾以下注意力机制：自注意力机制Self-Attention的关键点在于K≈\approx≈V≈\approx≈Q来源于同一个X，三者是同源的，通过WQW_QWQ,WKW_KWK,WVW_VWV做了一层线性变换
失业·2023-09-26 00:24

Python深度学习入门 - - Transformers网络学习笔记

前言一、Transformers架构原理Transformer架构与传统循环神经网络RNN、LSTM相比具有并行计算、自注意力机制、位置编码和多头注意力等方面的差异。
szu_ljm·2023-09-25 20:53

TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别

但是随着transformer模型attention注意力机制进
人工智能研究所·2023-09-25 19:32

【动手学深度学习-Pytorch版】注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

注意力机制中的查询、键、值在注意力机制的框架中包含了键、值与查询三个主要的部分，其中键与查询构成了注意力汇聚（有的也叫作注意力池化）。
い☞殘風☜、™·2023-09-25 05:48

注意力机制

概念没什么好说的，反正大家都会说，具体实战怎么写才是最为重要的1.自注意力假设有一组数据，都是一维的向量，这个向量可能是一个样本，可能是其他什么，都无所谓。假设有一组一维向量x1,x2,x3,x4,x5;第一步:他们两两之间先进行点积，则可以得到一个5*5的矩阵，每一个向量都有一个与其他向量对应的分数，这个分数叫做注意力分数，比如x3的注意力分数为[x3.*x1,x3.*x2,x3.*x3,x3.
歌者文明·2023-09-25 05:38

Transformer论文学习

Transformer论文学习摘要*提出了一种新的简单的网络架构，Transformer，完全基于注意力机制，完全取消了递归和卷积。*具有更强的并行性，并且需要的训练时间明显更少。
NAND_LU·2023-09-25 02:43

DeepMind: 用ReLU取代Softmax可以让Transformer更快

当计算机使用神经网络来处理大量的输入信息时，也可以借鉴人脑的注意力机制，只选择一些关键的信息输入进行处理，来提高神经网络的效率。
weixin_4528312·2023-09-25 02:09

Vision Transformer(ViT)论文解读与代码实践(Pytorch)

ViT通过引入Transformer的注意力机制来解决这些问题，并在一些视觉任务上取得了优秀的结果。与传统的CN
青云遮夜雨·2023-09-24 21:30

CV中的注意力机制

注意力机制计算机视觉中的注意力机制的基本思想就是想让系统学会注意力，能够忽略无关信息，关注重点信息。
aqiangdeba·2023-09-24 16:40

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测
机器学习之心·2023-09-24 12:57

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（SE
机器学习之心·2023-09-24 06:52

期望最大化注意力网络 EMANet

Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentationGithub：https://github.com/XiaLiPKU/EMANetICCV2019oral论文提出的期望最大化注意力机制
watersink·2023-09-24 00:18

YOLOv5改进：引入EMA注意力机制优化计算机视觉

本文将介绍一种改进的版本，通过引入EMA（指数移动平均）注意力机制，提高YOLOv5的性能。注意力机制在计算机视觉领域起着关键作用，可以帮助模型集中注意力于重要的图像区域。
GzvDart·2023-09-24 00:48

YOLOv8改进:添加EMA注意力机制

1、EMA介绍论文：[2305.13563v1]EfficientMulti-ScaleAttentionModulewithCross-SpatialLearning(arxiv.org)录用：ICASSP2023本文提出了一种新的跨空间学习方法，并设计了一个多尺度并行子网络来建立短和长依赖关系。用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测，其中CA,CBAM和EMA注意
小王子C·2023-09-24 00:48

在yolov5源码中添加注意力机制

yolov5源码中添加注意力机制1项目环境配置1.1yolov5源码下载1.2创建虚拟环境1.3安装依赖2常用的注意力机制2.1SE注意力机制2.2CBAM注意力机制2.3ECA注意力机制2.4CA注意力机制
夏木夕·2023-09-24 00:48

YOLOV8改进：CVPR 2023 | 在C2f模块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点

2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加EMA注意力机制，有效涨点。
dg68668·2023-09-24 00:48

改进YOLOv5:添加EMA注意力机制

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言新建EMA.py文件修改yolo.py文件1.导入EMA.py2.修改parse_model修改yaml文件（yolov5s为例）参考前言本文主要介绍一种在YOLOv5-7.0中添加EMA注意力机制的方法
岩王帝姬#Y·2023-09-24 00:17

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制
机器学习之心·2023-09-23 21:19

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）

分类预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）目录分类预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制
机器学习之心·2023-09-23 20:48

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测
机器学习之心·2023-09-23 20:14

Transformer最直观的解析（译）

在这篇文章中，我们将看看“Transformer”——一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer在特定任务中优于谷歌神经机器翻译模型。
羊驼养殖户·2023-09-23 02:14

【李宏毅 | 深度学习】自注意力机制（Self-attention）

这里写目录标题引言SequenceLabelingSelf-attention矩阵乘法Muti-headSelf-attention（多头注意力机制）引言以往我们遇到的深度学习问题中，对于神经网络的输入一般都是一个向量
Luo_LA·2023-09-22 22:52

yolov7添加GAMAttention注意力机制，同时添加CNeB，C3C2

1，common.py配置./models/common.py文件增加以下模块classGAMAttention(nn.Module):#https://paperswithcode.com/paper/global-attention-mechanism-retain-informationdef__init__(self,c1,c2,group=True,rate=4):super(GAMAt
txz2035·2023-09-21 21:07

第五课.可变图结构下的归纳式学习&图注意力

目录图采样聚合网络InductiveandTransductiveLearningGraphSAGE算法流程GraphSAGE与InductiveLearning的关系损失函数注意力机制简介图注意力网络
tzc_fly·2023-09-21 12:00

diffusion model（四）文生图diffusion model（classifier-free guided）

文章目录系列阅读文生图diffusionmodel（classifier-freeguided）背景方法大意模型如何融入类别信息（或语义信息）采用交叉注意力机制融入基于channel-wiseattention
莫叶何竹·2023-09-21 11:01

“基于自注意力生成对抗网络的人物姿态迁移技术”论文阅读

自注意力是一种用于在序列数据中捕捉不同位置之间的关系和依赖性的注意力机制，它能让模型在处理序列数据时，根据序列中不同位置之间的相互关系，动态地分配不同位置的重要性权重。
MT53·2023-09-21 06:17

深度学习——注意力机制

什么是注意力机制？人第一眼看上面的图会首先注意到鹰，而不会太重视天空背景。然而，计算机在处理图像的时候是所有的图像内容同等看待，不会重点关注比较重要的信息。
浮生若梦，为欢几何耶·2023-09-21 06:17

CVPR2021小目标检测：上下文和注意力机制提升小目标检测

我们还提出了一种基于注意力机制的目标检测方法，该方法能够聚焦于图像中的目标
象牙山首富_·2023-09-21 06:14

论文笔记24：两篇注意力机制去噪文章

两篇注意力机制去噪文章EnhancedNon-LocalCascadingNetworkwithAttentionMechanismforHyperspectralImageDenoising-网络比较复杂引言方法实验代码
love_lqz·2023-09-21 06:44

注意力机制如何助力GAN生成更高质量的图像？

Unsupervisedattention-guidedimage-to-imagetranslation和论文Attention-GANforObjectTranslationinWildImages都对注意力机制与
深蓝学院·2023-09-21 06:13

【论文阅读 09】融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测

该方法在生成对抗网络的生成网络U-net部分引入了门控自注意力机制，用于
不菜不菜·2023-09-21 06:05

视觉Transformer在低级视觉领域的研究综述

，ViT首先将输入的图片分成块，对其进行线性的编码映射后排列成一堆的向量作为编码器的输入，在分类任务中会在这个一维向量加入了一个可学习的嵌入向量用作分类的类别预测结果表示，最后通过一个全连接层输出结果注意力机制注意力机制让网络更聚焦于输入中相关信息的方法
暗魂b·2023-09-21 02:14

MHA、MQA、GQA区别和联系

2023年7月，Meta发布了其最新版本LLaMA2，其中LLama2的注意力机制使用了GQA，那么什么是GQA呢？和标准的MHA有什么区别呢？
TFATS·2023-09-21 00:53

注意力机制代码

注意力机制（AttentionMechanism）是深度学习中常用的一种技术，用于在处理序列数据时聚焦于不同部分的信息。以下是一个简单的注意力机制示例代码，使用Python和PyTorch库实现。
猫一样的女子245·2023-09-20 16:31

再议态势感知

同时，可以通过添加注意力机制、门控机制等模块来增强模型对输入的关注和选择性。预训练：预训练是指在大规
人机与认知实验室·2023-09-20 08:19

Transformer

什么是TransformerTransformer是基于Self-attention注意力机制的一种网络结构，同时其网络结构也沿用了seq2seq的主体结构，由Encoder-Decoder流程组成，包含了
大鱼奔大江·2023-09-20 02:27
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