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SANet
Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation
在本文中,我们提出了一种新颖的squeeze-and-attention网络(
SANet
)架构,利用一个有效的squeeze-and-attention(SA)模块来考虑分割的两个独特特征:i)像素组注意力
Joney Feng
·
2023-10-20 04:31
深度学习
人工智能
网络
目标检测
计算机视觉
基于《Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks》的视频风格迁移
其工作的主要贡献为:1)提出了
SANet
去灵活匹配风格特征和内容特征在语义上相近的部分;2)针对
SANet
和decoder组成的网络提出了新的损失函数;3)风格化图像的效率以及质量都很高。
xin3475
·
2023-08-13 17:22
Image-to-Image
translation
135套代码,图片人群计数模型crowd count model code repositoty
CVPR_Switchingconvolutionalneuralnetworkforcrowdcountingval-iisc/crowd-counting-scnn2014_mrlzla/crowd_density_estimatormrlzla/crowd_density_estimator2018_
SANet
2018
德彪稳坐倒骑驴
·
2023-06-15 15:54
目标检测
人工智能
计算机视觉
基于Attention机制的轻量级网络架构以及代码实现
10分钟Follow小博主,每天更新前沿干货导读之前详细介绍了轻量级网络架构的开源项目,详情请看深度学习中的轻量级网络架构总结与代码实现,今日更新了基于注意力机制的轻量级网络架构,主要包括ECANet、
SANet
深度学习技术前沿
·
2023-03-24 06:06
网络
python
计算机视觉
机器学习
人工智能
风格迁移篇--AdaAttN:重新审视任意神经风格转移中的注意机制
本文提出了一种新的注意力和归一化模块,称为自适应注意力归一化:AdaAttN,实现了最先进的任意图像/视频风格迁移,性能优于
SANet
、AdaIN等网络,代码已开源。
啊菜来了
·
2022-12-29 12:33
GAN
深度学习
人工智能
机器学习
风格迁移篇---
SAnet
:风格注意网络下的任意风格转换
这里写目录标题Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.NetworkArchitecture3.2.SANetforStyleFeatureEmbedding3.3.FullSystem4.ExperimentalResults4.1.ExperimentalSettings4.2.ComparisonwithPriorWork4.3.Abla
啊菜来了
·
2022-12-29 12:33
GAN
网络
计算机视觉
人工智能
基于注意力的语义分割之PSANet、DANet、OCNet、CCNet、EMANet、
SANet
等
注意力机制(AttentionMechanism)如今被广泛使用在自然语言处理、图像识别等各种不同类型的深度学习任务中,是深度学习技术中值得关注与深入了解的核心技术之一。对注意力机制的研究动机是受到人脑注意力的启发,人脑可以快速地从视觉信号中选择需要关注的区域,即注意力焦点。因此,在观察图像时,人类会根据之前观察的图像学习到未来要观察图像时注意力应该集中的位置,同时给予周围图像区域较低的注意力
迷路的咸鱼
·
2022-12-06 18:03
#
图像分割
计算机视觉
神经网络
深度学习
一种用于图像去噪的分离聚合网络
目录一、引言二、分离聚合网络2.1、卷积分离块2.2、深度映射块2.3、带聚合块2.4、用
SANet
进行残差学习三、实验结果一、引言图像去噪是一种经典的图像恢复任务,其目的是从有噪声的观测中预测出一幅干净的图像
RrS_G
·
2022-11-25 06:10
大数据
Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation解读
我们提出了一个新颖的压缩注意力网络(
SANet
)结构,利用了一个高效的压缩注意力(SA)模型去计算两个分割图突出的特征:1)分组像素注意2)像素级预测。
杨启航
·
2020-09-14 01:02
CVPR 2017
SANet
:《
SANet
: Structure-Aware Network for Visual Tracking》论文笔记
本文模型叫做
SANet
。作者在论文中提到,CNN模型主要适用于类间判别,对于相似物体的判别能力不强。
NeverMoreH
·
2020-08-02 13:58
目标跟踪
#
2017年论文
目标跟踪
CVPR2017
SANet
SANet
:Structure-Aware Network for Visual Tracking 阅读笔记
本文概览解决问题:由于CNN模型主要用于类间判别,所以大多数CNN用于目标跟踪的任务中对目标物体的相似物都很敏感;主要方法:CNN+RNN,CNN主要提供目标物体和背景之间的判别形,RNN主要提供目标物体和相似物之间的判别性;主要思路:使用RNN对目标物体的self-structure信息建模,利用目标物体的self-structure信息加强目标物体与其相似物的判别性,并将目标物体的RNN特征与
aiqiu_gogogo
·
2020-08-02 12:49
目标跟踪算法
MDNet(
SANet
)
方法:主要逻辑关系+函数调用关系+图形和语言描述=把握好主要思想和脉络MDnet--master源代码目录--dataset(存放数据集的文件夹)--matconvnet(这个不用说了,是matlab下的CNN框架)--models(存放已训练模型的文件夹)--pretraining(实现模型训练功能模块的文件夹)-seqList(存放otb或者vot数据集的子序列名称列表)-demo_pretr
sunshine芝火
·
2020-07-05 04:12
通道注意力改进ECANet
例如SKNet,
SANet
,R
ShellCollector
·
2020-07-04 19:56
深度学习
CVPR2020 |
SANet
:视觉注意力SE模块的改进,并用于语义分割
主要的思想是通过对视觉注意力模块SE模块进行改进得到了SA模块,同时捕获全局和局部上下文信息,并构建了
SANet
来完成语义分割任务。
AI算法修炼营
·
2020-06-22 22:40
人群密度识别 - [
SANet
] - [ECCV2018]
1.介绍近年来CNN方法取得了很好的效果,使用不同大小滤波器的多尺度结构,来处理图片中的人像大小变化,其良好的效果说明多尺度表达很有价值。高分辨率密度图能包含更多信息。现有方法中有两个缺点。多列结构的多尺度表达,使用几个子网络提取特征,但是尺度多样性被子网络数目限制。另一方面大多方法使用了欧式距离损失函数,这就包含了像素之间互相独立的假设,导致生成图像模糊,CP-CNN方法使用了对抗损失,但是密度
rongliangzi_thu
·
2018-11-28 22:20
人群密度识别
深度学习
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