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  • 所填添加的注意机制只是一个演示,怎么添加还需要自己琢磨 class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, att=False): super(BasicBlock, self)...

    所填添加的注意机制只是一个演示,怎么添加还需要自己琢磨

    class BasicBlock(nn.Module):
        expansion = 1
        def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, att=False):
            super(BasicBlock, self).__init__()
            self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
            self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
            self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
            self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
            self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
            self.downsample = downsample
            self.stride = stride
            self.is_att = att
            self.att = Attention(planes)
        def forward(self, x):
            residual = x
            out = self.conv1(x)
            out = self.bn1(out)
            out = self.relu(out)
            out = self.conv2(out)
            out = self.bn2(out)
            if self.is_att:
                scale = self.att(out)
                out = out * scale
            if self.downsample is not None:
                residual = self.downsample(x)
            out += residual
            out = self.relu(out)
            return out
    

    在加载与训练时,
    1.先加载预训练权重
    2.筛选所需的预训练权重
    3.再将预训练权重更新到model_dict中
    4.load权重

    if pretrained:
            pretrained_dict=model_zoo.load_url(model_urls['resnet34'],model_dir='../pretrained')# Modify 'model_dir' according to your own path
            print('Petrain Model Have been loaded!')
            pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
            model_dict.update(pretrained_dict)
            model.load_state_dict(model_dict)
    return model
    
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  • 其次,引入通道注意力机制,使网络更关注特征层中的有效特征通道,重新调整特征图;最后,用空对地目标检测数据进行了对比实验。结果表明,改进模型的平均精度均值比基于视觉几何组(VGG16)的单步多框检测算法高3.44个百分...
  • Attention:注意力机制在Keras当中的实现 目录 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 LSTM中的注意力机制 在本库中,我将注意力机制施加在LSTM的Step上,目的是注意输入进来的样本,每一个Step的重要程度。...
  • 注意力机制

    2021-01-07 01:24:44
    注意力机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入...
  • 【机器学习】注意力机制

    千次阅读 2020-04-19 21:41:03
    1 注意力机制定义 1.1 定义 深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似,核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息注意力机制就是一种加权 1.2 为什么注意力机制可以发挥...

    1 注意力机制定义

    1.1 定义

    深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似,核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息注意力机制就是一种加权


    1.2 为什么注意力机制可以发挥重要作用

    卷积是如何提取特征的? 卷积操作实际上是向量的内积,而两个向量的内积代表他们的相关程度
    卷积是是一个线性的过程,为了增加非线性特征,加入了池化层和激活层。这个过程是一系列矩阵乘法和元素对应非线性乘法,特征元素用过加法相互作用。
    注意力机制加入了对应元素相乘,可以加大特征的非线性,而且简化了其他运算


    2 注意力分类

    2.1 按照可微分性不同

    硬注意力:和图像的裁剪类似
    软注意力
    在这里插入图片描述
    高斯注意力机制:通过利用参数化的一维高斯滤波器来创建图像大小的注意力图
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EDi8972p-1587283373788)(en-resource://database/1722:1)]

    [1] Kosiorek A, Bewley A, Posner I. Hierarchical attentive recurrent tracking[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 3053-3061.
    代码地址:https://github.com/akosiorek/hart

    2.2 关注的域不同

    空间域 :内容的注意力机制
    通道域 :通道之间的注意力机制
    时间域:一种硬注意力机制,加入时间信息
    混合域 内容和通道的注意力融合

    2.3 空间域的注意力机制

    在这里插入图片描述
    代码地址:https://github.com/kevinzakka/spatial-transformer-network

    2.4 通道域的注意力机制

    在这里插入图片描述
    代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet

    2.5 混合域的注意力机制

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    代码地址:https://github.com/tengshaofeng/ResidualAttentionNetwork-pytorch

    总结

    空间注意力机制就是通过,一定的方法训练出一个变换空间,用来感受我们的目标位置。并且添加到后续的网络中增加训练效果。
    通道注意力也就是通过学习,增强有用特征的占用比、

    其他注意力模型

    在这里插入图片描述

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  • 神经网络注意力机制

    千次阅读 2020-09-19 00:47:14
    当神经网络来处理大量的输入信息时,也可以借助人脑的注意力机制,只选择一些关键的信息输入进行处理,用来提高神经网络的效率。在目前的神经网络模型中,可以将max pooling和gating机制近似地看作是自下而上的基于...
    1. 概述
      当神经网络来处理大量的输入信息时,也可以借助人脑的注意力机制,只选择一些关键的信息输入进行处理,用来提高神经网络的效率。在目前的神经网络模型中,可以将max pooling和gating机制近似地看作是自下而上的基于显著性的注意力机制。此外,自上而下的聚焦式注意力也是一种有效的信息选择方法。例如:给定一篇很长的文章,然后就此文章的内容进行提问,提出的问题只和文章中某个段落中的一两个句子相关,其余都无关的。为了减小神经网络的计算代价,只需要把相关的片段挑选出来让后续的神经网络来处理,而不需要把所有文章内容都输入到神经网络中。

    2. 为什么要引入Attention机制?
      计算能力的限制:当要记住很多“信息“,模型就要变得更复杂,然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。
      优化算法的限制:虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些,有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾;但是,如循环神经网络中的长距离以来问题,信息“记忆”能力并不高。可以借助人脑处理信息过载的方式,例如Attention机制可以提高神经网络处理信息的能力。

    3. Attention机制基础知识
      X X X = [ x1 , ⋯ , xN ] 表示 N N N 组输入信息,其中每个向量 xi , i ∈ [1, N N N ]都表示一组输入信息。为了节省计算资源,不需要将所有的信息都输入到神经网络中,只需要从X中选择一些和任务相关的信息。注意力机制的计算可以分为两步:
      (1)在所有输入信息上计算注意力分布;
      (2)根据注意力分布来计算输入信息的加权平均

    • 3.1 注意力分布
      • 为了从 N N N 个输入向量 [x1 , ⋯ , xN ] 中选择出与某个特定任务相关的信息,需要引入一个和任务相关的表示,称为查询向量 q,并通过一个打分函数来计算每个输入向量和查询向量之间的相关性。

      • 给定一个和任务相关的查询向量q,用注意力变量 z z z ∈ [1, N N N] 来表示被选择信息的索引位置,即 z = i z=i z=i表示选择了第 i i i 个输入向量。为了方便计算,下面首先介绍Soft Attention注意力机制。首先计算在给定 q q q X X X 下,选择第i个输入向量的概率 α i \alpha_{i} αi

        α i = p ( z = i ∣ X , q ) = s o f t m a x ( s ( x i , q ) ) = e x p ( s ( x i , q ) ) ∑ j = 1 N e x p ( s ( x j , q ) ) \alpha_{i}=p(z=i|X,q)=softmax(s(x_{i},q))=\frac{exp(s(x_{i},q))}{\sum_{j=1}^{N}exp(s(x_{j},q))} αi=p(z=iX,q)=softmax(s(xi,q))=j=1Nexp(s(xj,q))exp(s(xi,q))
        其中 α i \alpha_{i} αi称为注意力分布, S ( x i , q ) S\left(\mathbf{x}_{i}, \mathbf{q}\right) S(xi,q)是注意力打分函数,可以使用下面的几种方法来计算:

      • 加性模型 s ( x i , q ) = v T tanh ⁡ ( W x i + U q ) s\left(\mathbf{x}_{i}, \mathbf{q}\right)=\mathbf{v}^{\mathrm{T}} \tanh \left(W \mathbf{x}_{i}+U \mathbf{q}\right) s(xi,q)=vTtanh(Wxi+Uq)

      • 点积模型 s ( x i , q ) = x i T q s\left(\mathbf{x}_{i}, \mathbf{q}\right)=\mathbf{x}_{i}^{\mathrm{T}} \mathbf{q} s(xi,q)=xiTq

      • 缩放点积模型 s ( x i , q ) = x i T q d s\left(\mathbf{x}_{i}, \mathbf{q}\right)=\frac{\mathbf{x}_{i}^{\mathrm{T}} \mathbf{q}}{\sqrt{d}} s(xi,q)=d xiTq

      • 双线性模型 s ( x i , q ) = x i T W q s\left(\mathbf{x}_{i}, \mathbf{q}\right)=\mathbf{x}_{i}^{\mathrm{T}} W \mathbf{q} s(xi,q)=xiTWq

    • 上式中 W W W U U U v v v是可学习的参数, d d d 是输入向量的维度。理论上,加性模型和点积模型的复杂度差不多,但是点积模型在实现上可以更好地利用矩阵乘积,从而计算效率更高。但当输入向量的维度d比较高,点积模型的值通常有较大的方差,从而导致softmax函数的梯度比较小。因此,缩放点积模型可以很好地解决这个问题。双线性模型可以看做是一种泛化的点积模型。
    • 加权平均
      注意力分布 α i \alpha_{i} αi可以解释为在给定任务相关的查询q时,第i个输入向量受注意的程度。下面采用一种软性的信息选择机制对输入信息进行汇总。
      a t t ( X , q ) = ∑ i = 1 N α i x i = E z ∼ p ( z ∣ X , q ) [ x z ] att(X, q)=\sum_{i=1}^{N}\alpha_{i}x_{i}=E_{z\sim p(z|X,q)}[x_{z}] att(X,q)=i=1Nαixi=Ezp(zX,q)[xz]
      上式称为软注意力机制(Soft Attention Mechanism)。下图给出了软注意力机制的示例图:
      在这里插入图片描述
      上图键值对模式就是普通模式的推广。
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  • 注意力机制的改进

    千次阅读 2020-04-28 14:18:44
    对于Q和K一般先将降维然后在计算注意力,然后将此操作重复多次(h次)最后将结果拼接即为多头注意力。这里假设降维的Q、K维度是n∗(d/h)n*(d/h)n∗(d/h),点积后为n∗nn*nn∗n,也就是说要用一个2∗n∗(d/h)2*n*(d/h)2...

    Multi-Head Attention

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    对于Q和K一般先将降维然后在计算注意力,然后将此操作重复多次(h次)最后将结果拼接即为多头注意力。这里假设降维的Q、K维度是 n ∗ ( d / h ) n*(d/h) n(d/h),点积后为 n ∗ n n*n nn,也就是说要用一个 2 ∗ n ∗ ( d / h ) 2*n*(d/h) 2n(d/h)参数量去逼近一个 n 2 n^2 n2的参数量,然而 2 n d / h < < n 2 2nd/h<<n^2 2nd/h<<n2,尤其h更大时,这种建模存在瓶颈的(低秩瓶颈)。

    改进1:增大d(Low-Rank Bottleneck in Multi-head Attention Models)

    跟剧上文所说的缺点,直接想法就是增大 2 n d / h 2nd/h 2nd/h,h不能减小(与多头注意力冲突),n与V维度相关,不能变,所以只能增大d,实验表明能增加注意力的表达能力

    改进2:混合各head注意力(Talking-Heads Attention)

    当前的Multi-Head Attention每个head的运算是相互孤立的,而通过将它们联系(Talking)起来,则可以得到更强的Attention设计
    在这里插入图片描述
    如上图,就是将多头注意力用一个参数矩阵重新融合成多个混合注意力。每个新的得到的混合注意力都融合了原先的各head注意力。
    注:
    1、这里省略了缩放因子 d k \sqrt d_k d k
    2、新生成的多个混合注意力可以多于原先的h

    展开全文
  • 全文共11413字,预计学习时长33分钟 图源:Unsplash “每隔一段时间,就会出现一种能改变一切的革命性...若要追根溯源,答案将指向注意力机制。简而言之,这一全新概念正在改变我们应用深度学习的方式。 ...
  • 该模型由两部分构成:基于注意力机制的CNN,在标准CNN网络上增加注意力分支,以抽取重要细粒度特征;后端为LSTM,由细粒度特征抽取潜藏时序规律的粗粒度特征。在真实的热电联产供热数据上的实验表明,该模型比差分...
  • 最近,加州大学伯克利分校和谷歌的科研团队共同提出了一个概念上非常简单,但是功能很强大的骨架网络,该网络将自注意力机制纳入了各种计算机视觉任务,包括图像分类、目标检测和实例分割,指标都有了很大的提升,该...
  • 一般来说注意力模块作用是:增加模型的远距离依赖、增加模型复杂度、提高准确率(不绝对)等作用。这次也想在yolov5中研究添加SE的方法,这里做一个笔记总结。实验还在跑,后边会补充结果。 先讲一下配置文件:以...
  • 【tensorflow2.0】40.注意力机制介绍

    千次阅读 2020-07-07 22:08:32
    今天查看了一下课表,突然发现老师没有讲关于注意力机制的课,所以搜了一些资源和大家分享。 原文地址 什么是Attention机制 Attention机制通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上,而忽略其他不重要的因素。其中...
  • 为了进一步提高U-Net模型在细胞分割上的准确率,本文将主要研究两个方面:一是基于U-Net的原始模型结构进行改进,引入卷积注意力机制模块(CBAM)和FocalTversky损失函数;二是引入深监督方法(DEEP SUPERVISION)及多...
  • tensorflow2.0 实现垃圾分类 (加入注意力机制)

    千次阅读 多人点赞 2020-06-05 10:10:25
    有两种形式,一种是未加注意力通道的卷积。这种卷积运算速度较快,但是识别率低一些。我们进去代码看一下: 1.1导入需要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.preprocessing.image ...
  • 网络中的注意力机制-CNN attention

    千次阅读 多人点赞 2020-03-02 17:36:19
    注意力机制-CNN attention
  • 注意力机制最早被用于机器翻译领域,其本质类似于人类在认知事物时的注意力,后因其有效性被广泛用于计算机视觉、语音识别、序列预测等领域。 常见的注意力机制通常是基于Encoder-Decoder的。 在Tensorflow中也有...
  • 本文提出基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法来解决这些问题. 该算法主要采用密集残差网络, 在加快模型收敛速度的同时, 减轻了梯度消失问题. 注意力机制的加入, 使网络高频有效信息较大的权重, 减少模型计算...
  • pytorch中加入注意力机制(CBAM),以yolov5为例

    千次阅读 多人点赞 2021-01-06 09:14:18
    代码实现:CBAM.PyTorch 参考文章:pytorch中加入注意力机制(CBAM),以ResNet为例 yolo理论解读:yolov5l.yaml ; yolo.py 主要改 .yaml, yolo.py, commom.py 这三个文件 ① .yaml yolov5提供了s、m、l、x四种,...
  • LSTNet--结合时间注意力机制的LSTM模型(附源码)

    千次阅读 热门讨论 2021-07-10 14:01:32
    一、引言 LSTM出现以来,在捕获时间序列依赖关系方面表现出了强大的潜力,直到Transformer的大杀四方。但是,就像我在上一篇博客《RNN与LSTM原理浅析》末尾提到的一样,虽然Transformer在目标检测、目标识别、时间...
  • pytorch中加入注意力机制(CBAM)以ResNet为例

    千次阅读 多人点赞 2020-04-22 21:51:04
    源码位置:初识CV:ResNet_...在里面添加通道注意力机制和空间注意力机制 所需库 import torch.nn as nn import math try: from torch.hub import load_state_dict_from_url except ImportError: from torch.ut...
  • 前言 此篇文章转载于知乎,系列文章地址:...yolov4:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detectio ...本文分析各种BN改进、网络感受野增强技巧、注意力机制和特征融合技巧。 1 常用归一化手段 1.1 BN、GN、IN
  • 注意力机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入...
  • yolov5-attention-源码

    2021-04-12 15:14:42
    该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究,并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中,如有更改或删除,恕不另行通知。...
  • 图像超分辨率网络中的注意力机制

    千次阅读 2021-04-24 09:33:42
    注意力机制的引入通过增强静态cnn的表示能力,极大地提高了这些网络的性能。 现有研究表明,注意机制在高绩效超划分模型中非常重要。但是很少有研究真正讨论“注意力为什么起作用以及它是如何起作用的”。 今天要...
  • transformer中的多头注意力机制

    千次阅读 2021-04-14 12:39:03
    不要被这个多头注意力给吓住,其实这里面就是用到了几个矩阵运算,先不用管怎么运算的,我们先宏观看一下这个注意力机制到底在做什么? 拿单头注意力机制举例: 左边的红框就是我们现在讲的部分,右图就是单头注意...
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    千次阅读 2019-05-28 21:01:13
    注意力机制前沿注意力认知神经学中的注意力人工神经网络中的注意力机制Bi-LSTM + Attention + tensorflow参考文献 前沿 智慧的艺术是知道该忽视什么。 — 威廉·詹姆斯    根据通用近似定理,前馈网络和循环网络...
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    千次阅读 2019-10-18 23:55:55
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  • 深度学习中的注意力机制(2017版)

    万次阅读 多人点赞 2017-12-10 21:57:17
    增加注意力模型的Encoder-Decoder框架理解起来如图3所示。       图3 引入注意力模型的Encoder-Decoder框架       即生成目标句子单词的过程成了下面的形式:     而每...
  • 我们观察PPT的时候,面对整个场景,不会一下子处理全部场景信息,而会有选择地分配注意力,每次关注不同的区域,然后将信息整合来得到整个的视觉印象,进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心,每次只...

空空如也

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如何增加专注力