FcaNet

根据DCT特征训练CNN

记录一次改代码的挣扎经历：看了几篇关于DCT频域的深度模型文献，尤其是21年FcaNet：基于DCT的attentionmodel，咱就是说想试试将我模型的输入改为分组的DCT系数，然后就开始下面的波折了
youyiketing·2023-12-30 20:21

FcaNet解读

FcaNet这篇文章，作者从频域角度重新思考GAP，为了弥补了现有通道注意力方法中特征信息不足的缺点，将GAP推广到一种更为一般的2维的离散余弦变换（
周先森爱吃素·2023-12-21 01:34

EPSANet：金字塔拆分注意力模块

相比其他注意力机制(比如SENet、FcaNet等)，所提EPSANet在图像分类、目标检测以及实例分割任务上均取得了显著性能提升。
HappyAIWalker·2023-09-09 11:49

FcaNet: Frequency Channel Attention Networks

FcaNet:FrequencyChannelAttentionNetworksAbstract预备知识GAPDTC（离散余弦变换）本文methodRevisitingDCTandChannelAttentionChannelAttentionMulti-SpectralChannelAttentionMulti-SpectralChannelAttentionModuleCriteriaforC
黑洞是不黑·2023-08-04 10:31

FcaNet: Frequency Channel Attention Networks论文总结和代码详解

论文：https://arxiv.org/abs/2012.11879中文版：FcaNet:FrequencyChannelAttentionNetworks源码：https://github.com/
向岸看·2023-07-15 14:56

离散余弦变换（DCT）在深度学习的应用//fcanet与本人工作

更新2022.11.02按公式写的1D-dct不能复现与scipy中1d-dct一样的结果，而且scipy中的1d-idct不能对dct的结果可逆，通过调试torch-dct能够得到多维数据情况下的dct_result。[8,7,96]x[96,96]=[8,7,96]#1d-dct模块中的fc层矩阵运算[8,7]x[7,7]=[8,7]#DINET模块中的fc层矩阵运算更新2022.11.08/
思考实践·2023-01-30 05:10

Fcanet: Frequency channelattention networks论文详解（结合代码）

在此基础上，推广了频域中的通道注意力预处理机制，并提出了全新的多谱通道注意力的FcaNet。只需改变原始SENet中的一行代码，在图像分类、目标检测和实例分割任务上与其他信道关注方法相比取得了
Orange_sparkle·2022-12-31 15:17

综述：计算机视觉中的通道注意力机制

2.2通道注意力|channelattention|whattopayattentionto2.2.1SENet2.2.2GSoP-Net2.2.3SRM2.2.4GCT2.2.5ECANet2.2.6FcaNet2.2.7EncNet2.2.8
Matorch·2022-11-19 00:26

CVPR 2021 | DMSANet：双多尺度注意力机制

2106.08382.pdfcode:https://github.com/abhinavsagar/DMSANet双多尺度注意力网络（DMSANet）在图像分类、目标检测和实例分割上均适用，性能优于EPSANet、FcaNet
xdhe1216·2022-10-13 07:10

FcaNet：从频域角度重新思考注意力机制

AI编辑：我是小将本文作者：湃森https://zhuanlan.zhihu.com/p/339215696本文已由原作者授权转载一、论文信息标题：《FcaNet:FrequencyChannelAttentionNetworks
l7H9JA4·2021-02-02 21:04

FcaNet: Frequency Channel Attention Networks论文解读

文章摘要本篇文章是对通道注意力机制(ChannelAttention)的一种改进，原始的通道注意力机制时使用Globalaveragepooling(GAP)实现的。在本篇文章中，作者基于频率域的分析，提出了FrequencyChannelAttention机制。方法论如上图所示，该算法的具体细节如下：1、将输入的[c,h,w](在这里不考虑batch)，首先按c分成n个部分，即上图中的[C0,.
LocalMinima·2020-12-27 01:49

从频域角度重新思考注意力机制——FcaNet

星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文作者：湃森https://zhuanlan.zhihu.com/p/339215696m/p/337094706本文系原作者投稿，不得擅自二次转载一、论文信息标题：《FcaNet
Amusi（CVer）·2020-12-27 00:00

从频域角度重新思考注意力机制——FcaNet

这是一篇非常棒的文章，既有对注意力机制较为系统的总结，也有对前几天刚出的频域注意力方法FcaNet（相关介绍在我们的知乎专栏CVDaily上引起不少人关注，自然流量已有6000+人阅读，127赞，36次讨论
我爱计算机视觉·2020-12-26 21:35
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