Multi-Attention

再出发-机器学习

：知识点链接：面试必备|机器学习、深度学习面试知识点汇总【综述专栏】自然语言处理面试题超细节的BERT/Transformer知识点21个Transformer面试题的简单回答transformer的multi-attention
熊大状·2023-03-13 12:16

【MAFNet】 A Multi-Attention Fusion Networkfor RGB-T Crowd Counting解读

论文：https://arxiv.org/abs/2208.06761二作是JunyuGao，github上awesome-crowd-counting千星的作者。推荐一下他的github：GitHub-gjy3035/Awesome-Crowd-Counting:AwesomeCrowdCounting平常我就在这里面找crowdcounting的论文看。本文主要是通过利用热图像信息作为额外信息
行走的人参·2022-11-22 10:24

论文阅读笔记 | (ECCV 2018 Oral) Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition

论文来自百度研究院，文章研究的主题是细粒度图像分类。论文下载：Multi-AttentionMulti-ClassConstraintforFine-grainedImageRecognitionAbstract1.现有方法存在的问题和挑战对于细粒度图像识别（fine-grainedimagerecognition），基于注意力学习（attention-basedlearning）仍然是一项具有挑
z止于至善·2022-09-04 07:06

2020百度暑期实习面试（机器学习、数据挖掘、自然语言处理岗位）

百度面试，一面的时候感觉还是不错的，主要介绍了一下项目经历，bert模型的结构transform的结构multi-attention多头注意力机制的原理编写了两道编程题①一个链表进行两两交换位置，编写程序
和你在一起^_^·2020-09-14 16:28

Multi-Attention Convolutional Network笔记

此篇文章记录自己对2017年的ICCV一篇关于图像领域的注意力模型的理解。（论文题目《LearningMulti-AttentionConvolutionalNeuralNetworkforFine-GrainedImageRecognition》）Approach整个结构由三部分组成，分别是特征提取的卷积层、channelgrouping层和partclassifier组成。提出了两个损失函数，
linjiet·2020-08-05 16:44

Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition

《LearningMulti-AttentionConvolutionalNeuralNetworkforFine-GrainedImageRecognition》是微软亚洲研究院在ICCV2017年出的一篇细粒度图像识别论文，它的姊妹篇是《LookClosertoSeeBetter:RecurrentAttentionConvolutionalNeuralNetworkforFine-grain
Hello_Bitch·2020-08-02 16:41

Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition-论文笔记

引言细粒度识别很依赖于标识区域的定位和特征提取。现有的方法都忽略了这样一个问题：特征提取和定位这两个过程是相关的。所以我们提出了一个新的方法：mutil-attentionCNN(MA-CNN)，这个方法中位置信息和特征学习可以相互强化。MA-CNN是由卷积、channelgroup和partclassification三个子网络组成。channelgroupingsubnet的输入是来自卷积提取
玄猫唐小道·2020-08-02 14:30

ECCV2018 | 细粒度分类：多注意力多类别约束 Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition

细分类简介细粒度分类就是对同一类中不同的子类物体间的分类。如下图，是不同公开数据集下例子。不同种类的鸟、车、飞机。由于不同物体姿态，视角，光照，遮挡等影响，往往造成子类之间物体差异偏小，类内物体差异偏大。基于深度学习的物体分类可以大致分为强监督和弱监督两大类。强监督指图片标注中将物体某些显著特征（术语叫做discriminative判别性，可以区分类别的）部位信息给出，弱监督则没有此类信息。本文所
孟让·2018-09-26 16:36

MACNN-Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition

《LearningMulti-AttentionConvolutionalNeuralNetworkforFine-GrainedImageRecognition》是微软亚洲研究院17年出的一篇细粒度图像识别论文，它的姊妹篇是《LookClosertoSeeBetter:RecurrentAttentionConvolutionalNeuralNetworkforFine-grainedImage
ellin_young·2018-07-08 22:57
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