文件名称:
triplet-attention:PyTorch的“轮值参加”的官方实施-源码
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文件大小: 4mb
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上传时间: 2021-03-19
详细说明：摘要-得益于在通道或空间位置之间建立相互依存的能力，注意力机制最近得到了广泛的研究，并广泛用于各种计算机视觉任务中。在本文中，我们研究了轻量但有效的注意力机制，并提出了三重态注意力，这是一种通过使用三分支结构捕获跨维度交互来计算注意力权重的新方法。对于输入张量，三重态注意力通过旋转操作和残差变换来建立维度间的依存关系，并以可忽略的计算开销对通道间和空间信息进行编码。我们的方法既简单又有效，并且可以轻松地作为附加模块插入经典骨干网。我们证明了我们的方法在各种挑战性任务中的有效性，包括ImageNet-1k上的图像分类以及MSCOCO和PASCAL VOC数据集上的目标检测。此外，我们通过肉眼检查GradCAM和GradCAM ++结果，提供了对三重态注意力表现的广泛了解。对我们的方法进行的经验评估支持我们的直觉，即在计算注意力权重时捕获跨维度的依存关系的重要性。
图1.三重注意模块的结构设计
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