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  • 空间注意力机制原理
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    2022-01-18 15:30:00

    1、什么是注意力机制

    注意力机制的有多种多样的实现形式,监管实现方式多样,但是每一种注意力机制的实现的核心都是类似的,就是注意力。

    注意力机制的核心就是让网络关注它更需要关注的地方,注意力机制一般以权重的方式体现。

    一般注意力机制分为通道注意力机制,空间注意力机制,和两者的结合。

    2、空间注意力机制

    关注特征点,或者说特征区域,比如识别一张鸟的图片,相对应让鸟头、翅膀位置的权重变得更大一些。

    3、通道注意力机制

    顾名思义,关注哪个通道更加重要,图像的通道数在网络中不是一直保存不变的,尤其是经过卷积后,宽高减半,通道数增加一倍,每个通道都有其对应的特征,具体说应该是不同区域的特征。

    联系到对抗样本中的注意力机制,使用的是反向梯度在第k层卷积上的梯度值大小,来表示注意力的大小。

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    点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶

    重磅干货,第一时间送达5caa4e9aa5a8547e8a9c3ec9e18e7fc1.png

    Attention机制在近几年来在图像,自然语言处理等领域中都取得了重要的突破,被证明有益于提高模型的性能。Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制,这次我们主要以计算机视觉领域为例,讲述Attention机制的原理,应用以及模型的发展。

    1 Attention机制与显著图

    1.1 何为Attention机制

    所谓Attention机制,便是聚焦于局部信息的机制,比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化,注意力区域往往会发生变化。

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    面对上面这样的一张图,如果你只是从整体来看,只看到了很多人头,但是你拉近一个一个仔细看就了不得了,都是天才科学家。

    图中除了人脸之外的信息其实都是无用的,也做不了什么任务,Attention机制便是要找到这些最有用的信息,可以想见最简单的场景就是从照片中检测人脸了。

    1.2 基于Attention的显著目标检测

    和注意力机制相伴而生的一个任务便是显著目标检测,即salient object detection。它的输入是一张图,输出是一张概率图,概率越大的地方,代表是图像中重要目标的概率越大,即人眼关注的重点,一个典型的显著图如下:

    6c6aebd94eadbf16677664d1a6c51ab1.png

    右图就是左图的显著图,在头部位置概率最大,另外腿部,尾巴也有较大概率,这就是图中真正有用的信息。

    显著目标检测需要一个数据集,而这样的数据集的收集便是通过追踪多个实验者的眼球在一定时间内的注意力方向进行平均得到,典型的步骤如下:

    (1) 让被测试者观察图。

    (2) 用eye tracker记录眼睛的注意力位置。

    (3) 对所有测试者的注意力位置使用高斯滤波进行综合。

    (4) 结果以0~1的概率进行记录。

    于是就能得到下面这样的图,第二行是眼球追踪结果,第三行就是显著目标概率图。

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    上面讲述的都是空间上的注意力机制,即关注的是不同空间位置,而在CNN结构中,还有不同的特征通道,因此不同特征通道也有类似的原理,下面一起讲述。

    2 Attention模型架构

    注意力机制的本质就是定位到感兴趣的信息,抑制无用信息,结果通常都是以概率图或者概率特征向量的形式展示,从原理上来说,主要分为空间注意力模型,通道注意力模型,空间和通道混合注意力模型三种,这里不区分soft和hard attention。

    2.1 空间注意力模型(spatial attention)

    不是图像中所有的区域对任务的贡献都是同样重要的,只有任务相关的区域才是需要关心的,比如分类任务的主体,空间注意力模型就是寻找网络中最重要的部位进行处理。

    我们在这里给大家介绍两个具有代表性的模型,第一个就是Google DeepMind提出的STN网络(Spatial Transformer Network[1])。它通过学习输入的形变,从而完成适合任务的预处理操作,是一种基于空间的Attention模型,网络结构如下:

    9e83392d11052d2c6456cd0d917655c4.png

    这里的Localization Net用于生成仿射变换系数,输入是C×H×W维的图像,输出是一个空间变换系数,它的大小根据要学习的变换类型而定,如果是仿射变换,则是一个6维向量。

    这样的一个网络要完成的效果如下图:

    3b84354afb77bf99b8e160769067b9ee.png

    即定位到目标的位置,然后进行旋转等操作,使得输入样本更加容易学习。这是一种一步调整的解决方案,当然还有很多迭代调整的方案,感兴趣可以去有三知识星球星球中阅读。

    相比于Spatial Transformer Networks 一步完成目标的定位和仿射变换调整,Dynamic Capacity Networks[2]则采用了两个子网络,分别是低性能的子网络(coarse model)和高性能的子网络(fine model)。低性能的子网络(coarse model)用于对全图进行处理,定位感兴趣区域,如下图中的操作fc。高性能的子网络(fine model)则对感兴趣区域进行精细化处理,如下图的操作ff。两者共同使用,可以获得更低的计算代价和更高的精度。

    7d7638a0575005320e7eaa724f8456b0.png

    由于在大部分情况下我们感兴趣的区域只是图像中的一小部分,因此空间注意力的本质就是定位目标并进行一些变换或者获取权重。

    2.2 通道注意力机制

    对于输入2维图像的CNN来说,一个维度是图像的尺度空间,即长宽,另一个维度就是通道,因此基于通道的Attention也是很常用的机制。

    SENet(Sequeeze and Excitation Net)[3]是2017届ImageNet分类比赛的冠军网络,本质上是一个基于通道的Attention模型,它通过建模各个特征通道的重要程度,然后针对不同的任务增强或者抑制不同的通道,原理图如下。

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    在正常的卷积操作后分出了一个旁路分支,首先进行Squeeze操作(即图中Fsq(·)),它将空间维度进行特征压缩,即每个二维的特征图变成一个实数,相当于具有全局感受野的池化操作,特征通道数不变。

    然后是Excitation操作(即图中的Fex(·)),它通过参数w为每个特征通道生成权重,w被学习用来显式地建模特征通道间的相关性。在文章中,使用了一个2层bottleneck结构(先降维再升维)的全连接层+Sigmoid函数来实现。

    得到了每一个特征通道的权重之后,就将该权重应用于原来的每个特征通道,基于特定的任务,就可以学习到不同通道的重要性。

    将其机制应用于若干基准模型,在增加少量计算量的情况下,获得了更明显的性能提升。作为一种通用的设计思想,它可以被用于任何现有网络,具有较强的实践意义。而后SKNet[4]等方法将这样的通道加权的思想和Inception中的多分支网络结构进行结合,也实现了性能的提升。

    通道注意力机制的本质,在于建模了各个特征之间的重要性,对于不同的任务可以根据输入进行特征分配,简单而有效。

    2.3 空间和通道注意力机制的融合

    前述的Dynamic Capacity Network是从空间维度进行Attention,SENet是从通道维度进行Attention,自然也可以同时使用空间Attention和通道Attention机制。

    CBAM(Convolutional Block Attention Module)[5]是其中的代表性网络,结构如下:

    b2e9b2d4b4cb52c60055701c45a461b9.png

    通道方向的Attention建模的是特征的重要性,结构如下:

    7ea9fe4e9f361646d00661696b775909.png

    同时使用最大pooling和均值pooling算法,然后经过几个MLP层获得变换结果,最后分别应用于两个通道,使用sigmoid函数得到通道的attention结果。

    空间方向的Attention建模的是空间位置的重要性,结构如下:

    1424014baea6b345afa455e79e2928e9.png

    首先将通道本身进行降维,分别获取最大池化和均值池化结果,然后拼接成一个特征图,再使用一个卷积层进行学习。  

    这两种机制,分别学习了通道的重要性和空间的重要性,还可以很容易地嵌入到任何已知的框架中。

    除此之外,还有很多的注意力机制相关的研究,比如残差注意力机制,多尺度注意力机制,递归注意力机制等。

    3 Attention机制典型应用场景

    从原理上来说,注意力机制在所有的计算机视觉任务中都能提升模型性能,但是有两类场景尤其受益

    3.1 细粒度分类

    关于细粒度分类的基础内容,可以回顾公众号的往期文章。

    【图像分类】细粒度图像分类是什么,有什么方法,发展的怎么样

    0c3b8ad5550ac69a5cafd4f0748fbcf8.png

    我们知道细粒度分类任务中真正的难题在于如何定位到真正对任务有用的局部区域,如上示意图中的鸟的头部。Attention机制恰巧原理上非常合适,文[1],[6]中都使用了注意力机制,对模型的提升效果很明显。

    3.2 显著目标检测/缩略图生成/自动构图

    我们又回到了开头,没错,Attention的本质就是重要/显著区域定位,所以在目标检测领域是非常有用的。

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    1d8b300bf1f0124940dc27787d839328.png

    上图展示了几个显著目标检测的结果,可以看出对于有显著目标的图,概率图非常聚焦于目标主体,在网络中添加注意力机制模块,可以进一步提升这一类任务的模型。

    参考文献

    [1] Jaderberg M, Simonyan K, Zisserman A. Spatial transformer networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2015: 2017-2025.

    [2] Almahairi A, Ballas N, Cooijmans T, et al. Dynamic capacity networks[C]//International Conference on Machine Learning. 2016: 2549-2558.

    [3] Hu J, Shen L, Sun G. Squeeze-and-excitation networks[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 7132-7141.

    [4] Li X, Wang W, Hu X, et al. Selective Kernel Networks[J]. 2019.

    [5] Woo S, Park J, Lee J Y, et al. Cbam: Convolutional block attention module[C]//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018: 3-19.

    [6] Fu J, Zheng H, Mei T. Look closer to see better: Recurrent attention convolutional neural network for fine-grained image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 4438-4446.

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  • 空间注意力机制和通道注意力机制详解

    万次阅读 多人点赞 2021-04-13 16:27:37
    Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制,这次我们主要以计算机视觉领域为例,讲述Attention机制原理,应用以及模型的发展。 何为Attention机制? 所谓Attention机制,便是聚焦于局部信...

    Attention机制在近几年来在图像,自然语言处理等领域中都取得了重要的突破,被证明有益于提高模型的性能。

    Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制,这次我们主要以计算机视觉领域为例,讲述Attention机制的原理,应用以及模型的发展

    何为Attention机制?

    所谓Attention机制,便是聚焦于局部信息的机制,比如,图像中的某一个图像区域。随着任务的变化,注意力区域往往会发生变化。
    在这里插入图片描述
    面对上面这样的一张图,如果你只是从整体来看,只看到了很多人头,但是你拉近一个一个仔细看就了不得了,都是天才科学家。

    图中除了人脸之外的信息其实都是无用的,也做不了什么任务,Attention机制便是要找到这些最有用的信息,可以想到,最简单的场景就是从照片中检测人脸了。

    基于Attention的显著目标检测

    和注意力机制相伴而生的一个任务便是显著目标检测,即salient object detection。它的输入是一张图,输出是一张概率图,概率越大的地方,代表是图像中重要目标的概率越大,即人眼关注的重点,一个典型的显著图如下:
    在这里插入图片描述
    右图就是左图的显著图,在头部位置概率最大,另外腿部,尾巴也有较大概率,这就是图中真正有用的信息。

    显著目标检测需要一个数据集,而这样的数据集的收集便是通过追踪多个实验者的眼球在一定时间内的注意力方向进行平均得到,典型的步骤如下:
    (1) 让被测试者观察图。

    (2) 用eye tracker记录眼睛的注意力位置。

    (3) 对所有测试者的注意力位置使用高斯滤波进行综合。

    (4) 结果以0~1的概率进行记录。

    于是就能得到下面这样的图,第二行是眼球追踪结果,第三行就是显著目标概率图。

    在这里插入图片描述
    上面讲述的都是空间上的注意力机制,即关注的是不同空间位置,而在CNN结构中,还有不同的特征通道,因此不同特征通道也有类似的原理 ,下面一起讲述。

    Attention模型架构

    注意力机制的本质就是定位到感兴趣的信息,抑制无用信息,结果通常都是以概率图或者概率特征向量的形式展示,从原理上来说,主要分为空间注意力模型,通道注意力模型,空间和通道混合注意力模型三种,这里不区分soft和hard attention。

    1.空间注意力模型(spatial attention)

    不是图像中所有的区域对任务的贡献都是同样重要的,只有任务相关的区域才是需要关心的,比如分类任务的主体,空间注意力模型就是寻找网络中最重要的部位进行处理。

    我们在这里给大家介绍两个具有代表性的模型,第一个就是Google DeepMind提出的STN网络(Spatial Transformer Network[1]),它通过学习输入的形变,从而完成适合任务的预处理操作,是一种基于空间的Attention模型,网络结构如下:

    在这里插入图片描述
    这里的Localization Net用于生成仿射变换系数,输入是C×H×W维的图像,输出是一个空间变换系数,它的大小根据要学习的变换类型而定,如果是仿射变换,则是一个6维向量。

    这样的一个网络要完成的效果如下图:
    在这里插入图片描述
    即定位到目标的位置,然后进行旋转等操作,使得输入样本更加容易学习。这是一种一步调整的解决方案,当然还有很多迭代调整的方案,感兴趣可以去有三知识星球星球中阅读。

    相比于Spatial Transformer Networks 一步完成目标的定位和仿射变换调整,Dynamic Capacity Networks[2]则采用了两个子网络,分别是低性能的子网络(coarse model)和高性能的子网络(fine model)。

    • 低性能的子网络(coarse model)用于对全图进行处理,定位感兴趣区域,如下图中的操作fc。
    • 高性能的子网络(fine model)则对感兴趣区域进行精细化处理,如下图的操作ff。
    • 两者共同使用,可以获得更低的计算代价和更高的精度。
      在这里插入图片描述
      由于在大部分情况下我们感兴趣的区域只是图像中的一小部分,因此空间注意力的本质就是定位目标并进行一些变换或者获取权重。
    2 通道注意力机制

    对于输入2维图像的CNN来说,一个维度是图像的尺度空间,即长宽,另一个维度就是通道,因此基于通道的Attention也是很常用的机制。

    SENet(Sequeeze and Excitation Net)[3]是2017届ImageNet分类比赛的冠军网络,本质上是一个基于通道的Attention模型,它通过建模各个特征通道的重要程度,然后针对不同的任务增强或者抑制不同的通道,原理图如下。

    在这里插入图片描述
    在正常的卷积操作后分出了一个旁路分支,首先进行Squeeze操作(即图中Fsq(·)),它将空间维度进行特征压缩,即每个二维的特征图变成一个实数,相当于具有全局感受野的池化操作,特征通道数不变。

    然后是Excitation操作(即图中的Fex(·)),它通过参数w为每个特征通道生成权重,w被学习用来显式地建模特征通道间的相关性。在文章中,使用了一个2层bottleneck结构(先降维再升维)的全连接层+Sigmoid函数来实现。

    得到了每一个特征通道的权重之后,就将该权重应用于原来的每个特征通道,基于特定的任务,就可以学习到不同通道的重要性。

    将其机制应用于若干基准模型,在增加少量计算量的情况下,获得了更明显的性能提升。作为一种通用的设计思想,它可以被用于任何现有网络,具有较强的实践意义。而后SKNet[4]等方法将这样的通道加权的思想和Inception中的多分支网络结构进行结合,也实现了性能的提升。

    通道注意力机制的本质,在于建模了各个特征之间的重要性,对于不同的任务可以根据输入进行特征分配,简单而有效。

    3 空间和通道注意力机制的融合

    前述的Dynamic Capacity Network是从空间维度进行Attention,SENet是从通道维度进行Attention,自然也可以同时使用空间Attention和通道Attention机制

    CBAM(Convolutional Block Attention Module)[5]是其中的代表性网络,结构如下:
    在这里插入图片描述
    通道方向的Attention建模的是特征的重要性,结构如下:

    在这里插入图片描述
    同时使用最大pooling和均值pooling算法,然后经过几个MLP层获得变换结果,最后分别应用于两个通道,使用sigmoid函数得到通道的attention结果。

    空间方向的Attention建模的是空间位置的重要性,结构如下:
    在这里插入图片描述
    首先将通道本身进行降维,分别获取最大池化和均值池化结果,然后拼接成一个特征图,再使用一个卷积层进行学习。

    这两种机制,分别学习了通道的重要性和空间的重要性,还可以很容易地嵌入到任何已知的框架中。

    除此之外,还有很多的注意力机制相关的研究,比如残差注意力机制,多尺度注意力机制,递归注意力机制等。

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  • CBAM 通道注意力 & 空间注意力机制

    千次阅读 2021-09-28 15:34:30
    CBAM(Convolutional Block Attention Module)一种轻量的注意力模块,可以在空间和通道上进行注意力机制,沿着通道和空间两个维度推断出注意力权重系数,然后再与feature map相乘,CBAM的结构如下: 包含两个模块:...

    CBAM(Convolutional Block Attention Module)一种轻量的注意力模块,可以在空间和通道上进行注意力机制,沿着通道和空间两个维度推断出注意力权重系数,然后再与feature map相乘,CBAM的结构如下:在这里插入图片描述
    包含两个模块:通道注意力模块和空间注意力模块,两个注意力模块采用串联的方式。

    1.通道注意力模块

    在这里插入图片描述

    通道注意力是关注哪个通道上的特征是有意义的,输入feature map是H x W x C,先分别进行一个全局平均池化和全局最大池化得到两个1 x 1 x C的feature map , 然后将这两个feature map分别送入两层的全连接神经网络,对于这两个feature map,这个两层的全连接神经网络是共享参数的,然后,再将得到的两个feature map相加,然后再通过Sigmoid函数得到0~1之间的权重系数,然后权重系数再与输入feature map相乘,得到最终输出feature map。

    2. 空间注意力模块

    通道注意力输出之后,再引入空间注意力模块,关注空间中哪部分的特征有意义,
    在这里插入图片描述
    输入feature map为 H x W x C,分别进行一个通道维度的最大池化和平均池化得到两个H x W x 1的feature map,然后将这两个feature map在通道维度拼接起来,现在feature map H x W x 2,然后再经过一个卷积层,降为1个通道,卷积核采用7x7,同时保持H W 不变,输出feature map为H x W x 1,然后再通过Sigmoid函数生成空间权重系数,然后再与输入feature map相乘得到最终feature map。

    关于通道注意力模块和空间注意力模块组合方式,作者通过实验证明先通道注意力模块再空间注意力模块的方式效果会更好。

    3.code

    class channelAttention(nn.Module):
        def __init__(self , in_planes , ration = 16):
            super(channelAttention, self).__init__()
    
            '''
            AdaptiveAvgPool2d():自适应平均池化
                                不需要自己设置kernelsize stride等
                                只需给出输出尺寸即可
            '''
    
            self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 通道数不变,H*W变为1*1
            self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) #
    
            self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes , in_planes // 16 , 1 , bias = False)
            self.relu1 = nn.ReLU()
            self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes//16 , in_planes ,1, bias = False)
    
            self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
        def forward(self , x):
            avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
            #print(avg_out.shape)
            #两层神经网络共享
            max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
            print(avg_out.shape)
            print(max_out.shape)
            out = avg_out + max_out
            print(out.shape)
            return self.sigmoid(out)
    ''''
    空间注意力模块
            先分别进行一个通道维度的最大池化和平均池化得到两个H x W x 1,
            然后两个描述拼接在一起,然后经过一个7*7的卷积层,激活函数为sigmoid,得到权重Ms
    
    '''
    class spatialAttention(nn.Module):
        def __init__(self , kernel_size = 7):
            super(spatialAttention, self).__init__()
            assert kernel_size in (3 , 7 ), " kernel size must be 3 or 7"
            padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
            # avg 和 max 两个描述,叠加 共两个通道。
            self.conv1 = nn.Conv2d(2 , 1 , kernel_size , padding = padding , bias = False)#保持卷积前后H、W不变
            self.sigmoid = nn.Sigmoid()
        def forward(self , x):
            # egg:input: 1 , 3 * 2 * 2  avg_out :
            avg_out = torch.mean(x , dim = 1 , keepdim = True)#通道维度的平均池化
            # 注意 torch.max(x ,dim = 1) 返回最大值和所在索引,是两个值  keepdim = True 保持维度不变(求max的这个维度变为1),不然这个维度没有了
            max_out ,_ = torch.max(x , dim =1 ,keepdim=True)#通道维度的最大池化
            print(avg_out.shape)
            print(max_out.shape)
            x = torch.cat([avg_out , max_out] , dim =1)
            print(x.shape)
            x = self.conv1(x)
            return self.sigmoid(x)
    
    展开全文
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    万次阅读 2022-01-29 15:02:18
    本文主要参考开源资料对Attention注意力机制进行总结,注意力机制本质上与人类对外界事物的观察机制相似。以下是相关学习资料推荐: 深度学习中的注意力机制_CSDN大数据-CSDN博客 目前主流的attention方法都有哪些?...
  • 注意力机制原理与应用

    千次阅读 2019-10-25 11:24:03
    注意力机制 人类的视觉注意力 注意力机制的本质思想 图1 注意力机制的本质思想   我们可以这样看注意力机制:将数据源(Source)中的构成元素想象成是由一系列的<Key,Value>数据对组成,此时给定目标中...
  • 神经网络学习小记录65——Tensorflow2 图像处理中注意力机制的解析与代码详解学习前言什么是注意力机制代码下载注意力机制的实现方式1、SENet的实现2、CBAM的实现3、ECA的实现注意力机制的应用 学习前言 注意力机制...
  • 所以在今天的内容中,我们先了解下注意力机制的工作原理。 什么是注意力机制? 当我们在看一件东西的时候,不难发现我们的关注点一定是我们当前看的这件东西的某一个地方/部位,这意味着人们注意某个目标或某个场景...
  • Python 实现注意力机制

    千次阅读 2021-09-29 00:18:18
    1.1 基本方法介绍 当前注意力机制的主流方法是将特征图中的潜在注意力信息进行深度挖掘,最常见的是通过各种手段获取各个特征图通道间的通道注意力信息与特征图内部像素点之间的空间注意力信息,获取的方法也包括但...
  • 计算机视觉中的注意力机制

    千次阅读 2022-05-31 23:07:08
    注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。 在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。 上述机制通常被称为注意力机制。 人类视网膜不同的...
  • Attention注意力机制--原理与应用

    千次阅读 2018-11-24 10:05:05
    Attention注意力机制--原理与应用 注意力机制即Attention mechanism在序列学习任务上具有巨大的提升作用,在编解码器框架内,通过在编码段加入A模型,对源数据序列进行数据加权变换,或者在解码端引入A模型,对目标...
  • 注意力机制】CBAM详解

    万次阅读 多人点赞 2021-03-10 20:57:03
    论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention...论文(2018年)提出了一种轻量的注意力模块( CBAM,Convolutional Block Attention Module ),可以在通道和空间维度上进行 Attention 。论文在 ResNet 和 MobileNet
  • 通道注意力机制SEblock

    千次阅读 2022-03-16 19:54:13
    如图1所示,特征U首先经过一次挤压(squeeze)操作,通过在空间维度上整合特征图的方式,生成一个通道描述符。该描述符中嵌入了通道特征响应的全局分布,目的在于帮助网络更低层利用来自全局感受野的信息。之后进行一...
  • 注意力机制详解

    千次阅读 2019-10-18 23:55:55
    Attention机制在近几年来在图像,自然语言处理等领域中都取得了重要的突破,被证明有益于提高模型的性能。...1.1 什么是注意力机制? 所谓Attention机制,便是聚焦于局部信息的机制,比如图像中的某一个图像区...
  • 计算机视觉中的注意力机制理解

    千次阅读 2021-07-27 09:48:30
    注意力机制的基本原理很简单:它认为,网络中每层不同的(可以是不同通道,也可以是不同位置,都可以)特征的重要性不同,后面的层应该更注重其中重要的信息,抑制不重要的信息。 attention机制可以它认为是一种资源...
  • 注意力机制小结

    千次阅读 2020-09-15 16:12:15
    注意力机制原理参考了人眼的选择注意机制,对看到的图像有侧重点地关注。常用于encoder-decoder结构中,因此在机器翻译、计算机视觉等场景下都有广泛的应用。关于注意力机制原理的讲解,网上借用Seq2Seq结构帮助理解...
  • 本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。 1、Full Attention 2017的《Attention is All You Need》中的编码器-解码器结构实现中提出。它结构并不复杂,所以不难理解。 上图 1.左侧显示了 ...
  • 神经网络学习小记录63——Keras 各类注意力机制解析与代码详解学习前言什么是注意力机制 学习前言 注意力机制是一个非常有效的tricks,注意力机制的实现方式有许多,我们一起来学习一下。 什么是注意力机制 ...
  • 综述:计算机视觉中的通道注意力机制

    千次阅读 多人点赞 2022-02-28 15:17:31
    综述:计算机视觉中的通道注意力机制 这是一篇从数据域的角度,给注意力机制分为六类的综述,涵盖论文数量多。 论文题目:Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey 论文链接:...

空空如也

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空间注意力机制原理