论文：https://arxiv.org/pdf/2010.03045.pdf 本文提出了可以有效解决跨维度交互的triplet attention。相较于以往的注意力方法，主要有两个优点： 1.可以忽略的计算开销 2.强调了多维交互而不降低维度的重要性，因此消除了通道和权重之间的间接对应。         传统的计算通道注意力的方法为了计算这些通道的权值，输入张量在空间上通过全局平均池化分解为一...

YOLOv8 添加注意力机制 ！ 注意力机制介绍 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。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后集中关注它。例如，人们在阅读时，通常只有少量要被读取的词会被关注和处理。综上，注意力机制主要有两个方面：决定需要...

fficial code release of our paper "BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention" 背景：注意力机制是Vision Transformer的核心构建模块之一，可以捕捉长程依赖关系。然而，由于需要计算所有空间位置之间的成对令牌交互，这种强大的功能会带来巨大的计算负担和内存开销。为了减轻这个问题，一...

1.Focal modulation networks介绍 论文：https://arxiv.org/pdf/2203.11926.pdf         在Transformers中，自注意力（SA）可以说是其成功的关键，它支持依赖于输入的全局交互。但尽管有这些优势，由于自注意力二次的计算复杂度效率较低，尤其是对于高分辨率输入。因此，作者提出了focal modulation network（Foca...

0 简介 论文：基于并行注意力 UNet的裂缝检测方法（Parallel Attention Based UNet for Crack Detection）； 发表：2021年发表在《计算机研究与发展》上。 1 问题分析 问题：裂缝图像中存在噪声、光线、阴影等因素干扰； 解决方法：比较流行的解决方案是嵌入注意力机制以抑制各种干扰； 缺点：现有的注意力机制大都采用串行结构，能有效抑制大部分干扰，但仍受到...

文章目录 一、注意力二、注意力陷阱三、最宝贵的财富四、注意力控制五、注意力控制实际方法六、注意力收割 一、注意力 每个人拥有的最宝贵的财富是 注意力 , 人一天能集中注意力 的时间 也就 3 ~ 5 个小时 , 如果不合理的使用这段时间的注意力 , 而是将注意力挥霍在了其它地方 ; 二、注意力陷阱 李笑来 老师 在通往财富自由之路 专栏中 总结了 3 种注意力消耗陷阱 : 莫名其妙地凑热闹 : 大街上...

, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀 降低改进难度,改进多种结构演示 💡本篇文章基于 基于 YOLOv5网络首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构：长距离注意力机制增强廉价操作，打造轻量级检测器。 重点：🔥🔥🔥有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!! 重点：🌟进阶专栏内容持续更新中🎈☁️🏅️，订阅了该专栏的读者务必·私信博主·...

参考论文信息   论文名称：《融合注意力与CorNet的多标签文本分类》   发布期刊：《西北大学学报(自然科学版)》   期刊信息：CSCD扩展 [0] 摘要   目前文本分类存在问题：只关注文本本身的信息，忽略了标签的信息。   为了解决这个问题：论文提出使用来编码标签信息，然后使用 来强化标签与文本的语义联系，最后，得到最终编入了标签信息的文本向量。   论文最后使用增强标签预测概率。 [1] ...

本教程通过机器翻译的例子来介绍和实现一个简单的机器翻译方法，机器翻译是指将一段文本从源语言(如语言A)自动翻译到目标语言(如语言B)。本教程通过加载和预处理数据、构造编码器和解码器、训练模型、结果评价得到一个可以应用的机器翻译工具。 1.2 任务描述 神经机器翻译方法是使用神经网络直接将一个源语言句子转化为目标语言句子，具体是利用编码器将源语言句子转成一个向量，该向量形成了对源语言句子的一种分布式表示，...

一、Introduction          很多时候，我们需要输入的数据非常的复杂，难以用统一、固定长度的向量来表示。比如NLP中长短不一的句子。此外，我们需要输出的数据有时候也会复杂，比如一组向量中每一个向量有一个输出（词性标注），或者一组向量有一个输出，或者输出的数量让机器自己决定（即seq2seq任务，比如中英文翻译）         在第一种情况的时候，我们可以使用Fully-connec...