注意力机制第26页

注意力机制（SE、Coordinate Attention、CBAM、ECA，SimAM）、即插即用的模块整理

总结曾经使用过的一些即插即用的模块以及一些注意力机制**注意力模块：SE**代码源自这位大佬的仓库：https://github.com/moskomule/senet.pytorchclassSELayer

吴大炮·2023-07-26 17:11

SE、CBAM、ECA注意力机制（网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解+注意力机制优化神经网络方法）——pytorch实现

这期博客我们来学习一下神秘已久的注意力机制，刚开始接触注意力机制的时候，感觉很有意思，事实上学会之后会发现比想象中的要简单，复杂的注意力机制后续会讲解，这期博客先讲解最常见的三种SE、CBAM、ECA注意力机制

小馨馨的小翟·2023-07-26 17:40

CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用Pytorch构建卷积神经网络中的各种注意力机制，如：SENet，ECANet，CBAM。

machnerrn·2023-07-26 17:09

Pytorch图像处理注意力机制SENet CBAM ECA模块解读

目录1.注意力机制1.1SENet（Squeeze-and-ExcitationNetwork）1.1.1SENet原理1.1.2SENet代码示例1.2CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule

山河亦问安·2023-07-26 17:38

transformer理解

transformer的理解Q、K、V的理解核心是自注意力机制。即每个位置的结果为所有位置的加权平均和。为了得到每个位置的权重，需要Q*K得到。

yang_daxia·2023-07-26 11:08

transformer详细介绍(1)__输入Embedding与位置编码

近些年来，基于transfome模型的各种自注意力机制的模型层出不穷，因此我想要认真学习一下transformer模型，以便更好的对各种基于自注意力以及encoder-decoder架构的模型进行分析与理解

Mr·小鱼·2023-07-26 09:06

chatGPT工作原理

模型还使用了注意力机制，这样它就可以在处理序列时更加准确地关注重要

优游的鱼·2023-07-26 00:48

独家 | ChatGPT工作原理：机器人背后的模型

这篇对赋能ChatGPT的机器学习模型的简要介绍，将从大型语言模型(LLM)开始，进而探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意力机制(self-attentionmechanism)，之后研究人类反馈强化学习

数据派THU·2023-07-26 00:47

可解释的 AI：在transformer中可视化注意力

VisualizingAttentioninTransformers|GenerativeAI(medium.com)一、说明在本文中，我们将探讨可视化变压器架构核心区别特征的最流行的工具之一：注意力机制

无水先生·2023-07-25 15:43

ChatGPT：GPT前世今生

GPT的核心创新在于利用Transformer的自注意力机制来建模语言的长程依赖关系。相比RNN结构,Transfor

uianster·2023-07-25 12:05

注意力机制QKV的作用简单易懂

关于注意力机制，一直都了解的比较浅显，只知道怎么去计算，但是具体算出来的怎么就体现了词跟词之间的关系一点都不清楚。

sunshine2304·2023-07-25 09:21

【YOLO】添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）

YOLO添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）上一章【YOLO】自定义训练数据集文章目录YOLO添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）前言一、SE(SENet)1.1原理1.2代码介绍1.2.1

IDONTCARE8·2023-07-25 05:09

YOLOV5改进：CVPR 2023 | 在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点

显著的渠道或空间有效性注意力产生机制更加可辨特征表示用各种计算机进行了说明视觉任务。然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。专注于保留信息每个通道上，并减少计算在上方，我们将部分通道重塑为批处理尺寸并将通道尺寸分组为多个子特征构成空间语义特性在每个特性组中分布良好。具体来说，除了将全局信息编码到重新校准每个平行通

dg68668·2023-07-25 03:30

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention（EMA模块）

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-07-25 03:30

CVPR 2023 | EMA-VFI: 基于帧间注意力提取运动和外观信息的高效视频插帧

EMA-VFI针对视频插帧任务的特点，提出了利用帧间注意力机制来同时提

PaperWeekly·2023-07-25 03:28

CV算法之transform中self-attention理解

这篇文章就不去具体分析某个算法，而是侧重于transform的核心：self-attention，自注意力机制到底是什么，怎么计算的。在CV算法当中怎么去更好地理解它。相信所有尝试了解

xuzz_498100208·2023-07-24 22:49

TopFormer中Attention的理解

TopFormer使用多头注意力机制查询qq的每个头中特征图的每个元素有key_dim个特征键值kk和qq维度相同，为了相乘进行了转置值vv和LeViT一致，扩大了每个元素的维度，特征更多classAttention

刀么克瑟拉莫·2023-07-24 22:10

第53步深度学习图像识别：Bottleneck Transformer建模（Pytorch）

BotNet的核心思想是将Transformer模型的自注意力机制（Self-At

Jet4505·2023-07-24 18:44

NLP实战8：图解 Transformer笔记

目录1.Transformer宏观结构2.Transformer结构细节2.1输入2.2编码部分2.3解码部分2.4多头注意力机制2.5线性层和softmax2.6损失函数3.参考代码本文为[365天深度学习训练营

牛大了2023·2023-07-24 18:12

Efficient Multi-Scale Attention注意再改动，自设计创新即插即用，独有设计！！

其中，注意力机制的提出被证明是一种非常有效的方法。它能够帮助模型集中在输入中的重要部分，从而提升模型的表

一休哥※·2023-07-24 16:57

多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制

本文将会使用大量的图片和公式推导通俗易懂地讲解RNN,LSTM,Seq2Seq和attention注意力机制，希望帮助初学者更好掌握且入门。

CristianoC20·2023-07-24 15:49

Meta发布Llama 2，开源且免费商用！

他们还采用了分组查询注意力机制！Llama2包含了三个尺寸的模型，分别是70亿、130亿和700亿参数的模型！就连YannLeCun在Twitter上都说：“这将改变大模型市场的格局。

ooope·2023-07-24 14:25

大语言模型

LLM通常基于Transformer架构构建，这类模型依赖于自注意力机制。Transformer能够高效利用计算资源，使得训练更大规模的语言模型成为可能。

sam5198·2023-07-23 21:58

attention机制中的注意力图怎么画_注意力机制 | 图卷积多跳注意力机制 | Direct multihop Attention based GNN...

但目前的注意力机制都只是考虑到相连的节点，却不能利用到能提供图结构上下文信息的多跳邻居(multi-hopneighbors)。

Waiyuet Fung·2023-07-22 15:37

④【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】计算机八大核心期刊 | (会话) 推荐算法 | 数据增强 | 自监督混合图神经网络 | 多头注意力机制 | 图表示学习 | 超图 | 动态图对比学习

种一棵树，最好的时间是十年，其次，就是现在了！作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，一

追光者♂·2023-07-22 13:11

transformer面试题的简单回答

https://cloud.tencent.com/developer/article/18198411.Transformer为何使用多头注意力机制？

levv·2023-07-22 08:06

ICLR 2019 | 采用轻量化及动态卷积替代注意力机制

Self-attention是建立语言及图像生成模型的有效机制，其通过比较当前时间步中的各个元素，来决定上下文元素的重要程度。文中提出使用lightweightconvolutions替代self-attention，结果表现的就很不错。随后提出了dynamicconvolutions，此时卷积核将在当前时间步中通过函数生成，此方法与self-attention相比有较大提升。并且这种方法所需要的

LC震荡电路·2023-07-22 07:34

改进YOLOv8 | 在C2F模块中添加注意力机制

改进YOLOv8|在C2F模块中添加注意力机制目前，计算机视觉领域的研究已经广泛应用于图像处理、目标检测和识别等方面。

wellcoder·2023-07-21 11:09

YOLOV8改进：在c2f模块中的不同位置加入NAMAAttention注意力机制

NAMAAttention注意力机制简介：注意力机制是近年来研究的热点之一（Wangetal。

dg68668·2023-07-21 11:37

大模型基础之注意力机制和Transformer

【注意力机制】核心思想：在decoder的每一步，把encoder端所有的向量提供给decoder，这样decoder根据当前自身状态，来自动选择需要使用的向量和信息.

只要开始永远不晚·2023-07-20 21:06

特征融合篇 | YOLOv8 引入中心化特征金字塔 EVC 模块 | 《Centralized Feature Pyramid for Object Detection》

虽然一些方法尝试通过注意力机制或视觉变换器来学习紧凑的层内特征表示，但它

迪菲赫尔曼·2023-07-20 18:58

DETR (DEtection TRansformer)基于自建数据集开发构建目标检测模型超详细教程

DETR模型结合了Transformer的自注意力机制和编码器-解码器结

Together_CZ·2023-07-19 22:02

GRU、LSTM、注意力机制（第八次组会）

GRU、LSTM、注意力机制（第八、九次组会）一、GRU二、LSTM三、深度RNN、双向RNN四、注意力机制一、GRU二、LSTM三、深度RNN、双向RNN

码manba·2023-07-19 14:49

自注意力机制笔记

说到自注意力机制就会想到QKV，那么为什么要定义三个Tensor呢？

我真不会写代码·2023-07-19 11:13

自然语言处理: 第五章Attention注意力机制

自然语言处理:第五章Attention注意力机制理论基础Attention（来自2017年google发表的[1706.03762]AttentionIsAllYouNeed(arxiv.org)），顾名思义是注意力机制

曼城周杰伦·2023-07-19 11:11

实现视频监控场景下的抽烟目标检测：改进 YOLOv5 的关键方法与代码实现

技术细节注意力机制YOLOv5是一种流行的实时目标检测模型，具有高效和准确的特点。然而，在处理细微差异目标时，它可能面临一些挑战。为了解决

q317379184·2023-07-19 03:15

ChatGPT：探索人工智能语言模型的前沿技术

ChatGPT使用了自注意力机制和深度神经网络，能够对上下文进行理解和生成有意义的响应。

GPT1736·2023-07-18 22:37

【NLP】多头注意力概念（01）

它从零开始引入了多头注意力机制。注意力是变压器背后的支柱和力量，因为它为序列提供了上下文。在变压器模型中，注意力为每个序列提供上下文。这有助于模型了解不同单词如何相互关联，以创建有意义的句子。

无水先生·2023-07-18 16:50

分类预测 | MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测(门控循环单元融合注意力机制分类预测，含混淆矩阵图、分类图)

分类预测|MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测(门控循环单元融合注意力机制分类预测，含混淆矩阵图、分类图)目录分类预测|MATLAB实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测

机器学习之心·2023-07-18 10:47

【原创】实现ChatGPT中Transformer模型之Encoder-Decoder

TransformerBlock（通用块）实现看以上整个链路图，其实我们可以很清晰看到这心其实在Encoder环节里面主要是有几个大环节，每一层主要的核心作用如下：Multi-headedselfAttention（注意力机制层

黑夜路人·2023-07-18 08:52

GLM 130B和chatGLM2-6B模型结构

GLM-130B一、预训练采用双向注意力机制，对被遮挡的部分进行预测，可以自由设置单词mask,句子smask,文章gmask,可以根据任务的不同设置mask，文本理解设置单词级别mask，文本生成色湖之句子级别的

dream_home8407·2023-07-18 06:51

resnet 在残差结构内增加注意力机制并且预训练

所填添加的注意机制只是一个演示，怎么添加还需要自己琢磨classBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self,inplanes,planes,stride=1,downsample=None,att=False):super(BasicBlock,self).__init__()self.conv1=conv3x3(inplanes,plane

徒手写bug326·2023-07-18 06:15

Fater RCNN 试着加入注意力机制模型

最近一直状态不好，从什么时候开始的呢，自己也忘啦，积极的调整和永远的相信自己可以~废话不多说一、源码中给出的resnet50_fpn_backbone，解析1.backbone的body层，也就是resnet层提取的输出Resnet中的基本组成单元residual结构，分为左右两种，50用的是后面一种bottleneck结构50101152的区别其实就是每组layer里面bottleneck的个数

BBQ呀·2023-07-18 06:12

将注意力机制引入ResNet，视觉领域涨点技巧来了！附使用方法

最近，加州大学伯克利分校和谷歌的科研团队共同提出了一个概念上非常简单，但是功能很强大的骨架网络，该网络将自注意力机制纳入了各种计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测和实例分割，指标都有了很大的提升，该网络叫做

Chris-2021·2023-07-18 06:42

MMDetection中对Resnet增加注意力机制Attention的简单方法

#-*-encoding:utf-8-*-'''@File:resnet_with_attention.py@Time:2023/03/2508:55:30@Author:RainfyLee@Version:1.0@Contact:[email protected]'''#hereputtheimportlibimporttorchfrommmdet.models.backbonesimportRe

RainfyLee20·2023-07-18 05:09

Attention Is All Your Need

q，k，v是一个东西（自注意力）由于位置编码通过sin和cos得到，在+-1之间抖动，因此为了与embedding相加scale匹配，所以embedding除以根号dk注意力机制：注意力函数quary（

-小透明-·2023-07-17 22:28

Transformer vs dilated convolutions

它们之间的优势和劣势可以从以下几个方面进行比较：-模型复杂度：transformer的自注意力机制需要计算输入序列中每个元素与其他所有元素之间的相关性，这个计算的时间和空间复杂度都是输入序列长度的平方。

子燕若水·2023-07-17 21:44

图解Vit 2：Vision Transformer——视觉问题中的注意力机制

Seq2Seq中的attentionTransformer中的attentionPatchEmbedding回顾上节回顾Seq2Seq中的attention在Transformer之前的RNN，其实已经用到了注意力机制

大叔爱学习.·2023-07-17 17:57

注意力机制详解

Attention机制由来注意力机制借鉴了人类注意力的说法，比如我们在阅读过程中，会把注意力集中在重要信息上，在训练过程中。

big_matster·2023-07-17 16:51

YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析⑦，CCN模块，GAMAttention模块

目录一、注意力机制介绍1、什么是注意力机制？

哪吒·2023-07-17 16:17

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