深度学习 - 51.推荐场景下的 Attention And Multi-Head Attention 简单实现 By Keras
目录 一.引言 二.计算流程 1.Attention 结构 2.Multi-Head Attention 结构 三.计算实现 1.Item、序列样本生成 2.OwnAttention Layer 实现 2.1 init 初始化 2.2 build 参数构建 2.3 call 逻辑调用 3.OwnAttention Layer 测试 四.总结 一.引言 Attention And Multi-Head Attenti...
时序预测中Attention机制是否真的有效？盘点LSTM/RNN中24种Attention机制+效果对比
目录 I. 前言II. 时序预测中的Attention原理2.1 输入Attention2.2 输出Attention III. 代码实现3.1 点积3.1.1 时间步维度3.1.2 变量维度(input+hidden) 3.2 缩放点积3.3 余弦相似度3.3.1 时间步维度3.3.2 变量维度(input+hidden) 3.4 通用Attention3.4.1 时间步维度3.4.2 变量维度(input+h...
Yolov5/Yolov7涨点技巧：MobileViT移动端轻量通用视觉transformer，MobileViTAttention助力小目标检测，涨点显著
现有博客都是将MobileViT作为backbone引入Yolov5，因此存在的问题点是训练显存要求巨大，本文引入自注意力的Vision Transformer(ViTs)：MobileViTAttention MobileViT是一种基于Transformers的轻量级模型，它可以用于图像分类任务。相比于传统的卷积神经网络，MobileViT使用了轻量级的注意力机制来提取特征，从而在保证较...
PAN（Pyramid Attention Network for semantic segmentation）paper解读
Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation讲PAN用于语义分割，网络结构类似encoder-decode, u-shape。 背景 encoder-decoder结构， 在encoding到高维度特征的过程中，原始的纹理信息会遭遇空间分辨率损失，例如FCN。 PSPNet和DeepLab用了空间金字塔和空洞卷积（ASPP）来对应这个问题， 然而ASPP容...
Yolov8改进---注意力机制：CoTAttention，效果秒杀CBAM、SE
1.CoTAttention 论文：https://arxiv.org/pdf/2107.12292.pdf CoTAttention网络是一种用于多模态场景下的视觉问答（Visual Question Answering，VQA）任务的神经网络模型。它是在经典的注意力机制（Attention Mechanism）上进行了改进，能够自适应地对不同的视觉和语言输入进行注意力分配，从而更好地完成V...
Yolov8改进---注意力机制： SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块），效果秒杀CBAM、SE
🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆 ✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新 🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升 🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况 1. SimAM:无参Attention 论文： http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf SimAM（Simple Attention Mechanism&#x...
Vision Transformer with Deformable Attention
形点计算，增强了输出变形特征的多头注意力。我们只展示了 4 个参考点以进行清晰的展示，实际实施中还有更多参考点。 (b) 揭示了偏移生成网络的详细结构，标有特征图的大小。 3. Deformable Attention Transformer 3.1. Preliminaries 3.2. Deformable Attention 图 3. DAT 架构图解。 N 1 到N 4 是堆叠的连续局部注意和移位窗口/可变...
【CBAM||目标识别||注意力机制||gated卷积】Convolutional Block Attention Module
aper，已经有很多中文资料可以学习，因而不做重复工作~记录一下核心要点，后续可阅。【学习资源】CBAM：卷积注意力机制模块 【学习资源】论文阅读-CBAM: Convolutional Block Attention Module CBMA:卷积注意力机制模块- 结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。 给定一个中间特征图，CBAM模块会沿着两个独立的维度（通道和空间）以此推断注意...
【DeepLearning 8】Self-Attention自注意力神经网络
用一个向量为基础其蕴含的信息太少了，于是可以加上一个Windows想法，一个向量的前后5个也作为输入。但是这样也有一个缺点，就是我们的句子长度是不一样的，难以用一个统一的windows来。而Self-Attention网络可以用在任何长度的句子上，非常的灵活 二、Model 2.1 Revelant Self-Attention第一步：计算每两个输入向量之间的Relevant，记为α 常见的计算...
你给我解释解释，什么TMD叫TMD attention（持续更新ing...）
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 开宗明义：attention就是一个加权机制，但是权重需要经过训练得到。 本文介绍一些我自己整理的常见attention类型。 本文不关注别的博文里已经写烂了的attention机制的重要性和直觉解释（又不是写论文还要写introduction）。 最近更新时间：2022.11.23 最早更新时间：2022.11.23 文章目录 1. attention基础概念讲解2. att...