AttentionModule

Residual Attention Network for Image Classification

图中AttentionModule是注意力模块。在AttentionModule模块中上面的通道是主干网络，下面是注意力mask网络。为保留原有的特征，mask和主干网络的融合有两个操作。
yanghedada·2024-01-07 19:14

python自注意力模块

importtorchimporttorch.nnasnnclassAttentionModule(nn.Module):def__init__(self,input_channels):super(AttentionModule
小美美大白蛋·2023-11-03 00:34

深度学习图像分割方法U-Net改进之Attention U-Net

目录1、Introduce2、AttentionU-Net2.1structure2.2Attentionmodule3、Reference1、Introduce注意力机制是一种基于权重的模型，其作用是让深度学习模型能够更加集中地关注当前输入数据中最具有代表性和区分性的部分
无情滴怪蜀黍·2023-10-27 23:54

【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module

ConvolutionalBlockAttentionModule收录于：ECCV2018摘要论文提出了ConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)，这是一种为卷积神将网络设计的，简单有效的注意力模块(AttentionModule
liyonghong·2023-04-08 07:20

（CoaT）Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers

文章目录Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers一、Conv-AttentionModule1.代码二、Co-ScaleConv-AttentionalTransformers1
arranclo·2022-12-22 06:01

Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers

Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers一、引言二、实现方法（一）、Conv-AttentionModule三、Co-ScaleConv-AttentionalTransformers
小小小~·2022-12-22 06:54

【Cross-attention in DETR】

Cross-attentionModule理解浅理解一下通过读DETR&ConditionalDETR中引发对cross-attention的理解。
gesshoo·2022-11-25 12:45

【HDR】AHDRNet: Attention-guided Network for Ghost-free High Dynamic Range Imaging

文章目录一、背景二、模型架构2.1AttentionModule2.2DRDB2.3Globalresiduallearning2.4Trainingloss三、实验3.1消融实验3.2L1/L2loss
有时候。·2022-11-22 04:59

双注意力机制-Dual Attention Network for Scene Segmentation

DualAttentionNetworkforSceneSegmentationCVPR2019原文链接两个并行的attentionmodule分别捕获空间和通道依赖性，最后将两个attentionmodule
Demon果·2022-11-20 12:49

PCT: Point Cloud Transformer (阅读笔记)

PCTPCT介绍与自然语言的处理的一些不同基于坐标的输入嵌入模块(Coordinate-basedinputembeddingmodule)优化的偏移注意力模块(Optimizedoffset-attentionmodule
RRRRRRian·2022-06-13 07:45

空间注意力机制sam_【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module...

摘要论文提出了ConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)，这是一种为卷积神将网络设计的，简单有效的注意力模块(AttentionModule)。
weixin_39938165·2022-03-29 07:10

YOLO V4论文解读

结合多幅图像进行数据扩充：解决类别不平衡：labelsmoothingbbox:Yolov4-use:四、Bagofspecials1、enhancereceptivefield(扩充接受阈):SPP,ASPP,RFB2、attentionmodule
逆风飞扬fei·2020-08-04 07:08

Structured Multimodal Attentions for TextVQA

1、Questionself-attentionmodule：
-Limbo-·2020-07-17 01:00

【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module

ConvolutionalBlockAttentionModule收录于：ECCV2018摘要论文提出了ConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)，这是一种为卷积神将网络设计的，简单有效的注意力模块(AttentionModule
lyh_robert·2018-10-20 22:31
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