作者發現可以將注意力模組分為兩項：乙個經過白化的成對項解釋了兩個畫素之間的關係，乙個一元項代表了每個畫素的顯著性。我們還觀察到，單獨訓練的兩項往往會為不同的視覺線索建模，例如白化的成對項學習區域內的關係，而一元項學習顯著邊界。然而，這兩項在non-local塊中緊密耦合，這妨礙了每項的學習。基於這些發現，我們提出了解耦的non-local塊，其中兩項解耦以促進所有項的學習。我們證明了分離設計在各種任務上的有效性，例如cityscapes，ade20k和pascal context上的語義分割，coco上的目標檢測以及kinetics上的動作識別。
注意力模型（GAT
graph資料結構的兩種特徵 當我們提到graph或者網路的時候，通常是包含頂點和邊的關係，那麼我們的研究目標就聚焦在頂點之上。而除了結構之外，每個頂點還有著自己的特徵，因此我們圖上的深度學習，無外乎就是希望學習上面兩種特徵。gcn的侷限性 gcn是處理transductive任務的利器，這也導致了...
學習日記2020 10 21（注意力模組）
注意力模組 物體間或者物體內一些區域的關聯性是有助於目標檢測任務的，但是之前沒人有實際的證明如何使用這種關聯性是一定可行的，本文作者就嘗試在檢測網路中新增注意力模組。relation networks for object detection 新增鏈結描述 計算機視覺 computer vision...
動手實現 Bahdanau 注意力模型
前一篇我們學習了 seq2seq 模型，從它的模型結構中我們可以看到存在兩個瓶頸 例如，當我們用 seq2seq 翻譯一句話時，它的 encoder 需要將原始句子中的主語，謂語，賓語，以及主謂賓之間的關係等資訊都壓縮到乙個固定長度的上下文向量中，這個向量的長度通常只是 128 或者 256，如果輸...