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Swin Transformer V1 总结

Swin Transformer V1 总结 **原始摘要 ** 本文介绍了一种名为 Swin Transformer 的新视觉 Transformer，它能够作为计算机视觉的通用主干。将 Transformer¹ 从语言适应到视觉的挑战来自两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模变化很大，以及与文本中的单词相比，图像中像素的高分辨率。

计算机视觉中的注意力，第 2 部分：CBAM 和 BAM

计算机视觉中的注意力，第 2 部分：CBAM 和 BAM Photo by 亚当库尔 on 不飞溅 介绍 在本文中，将研究卷积块注意模块和瓶颈注意模块，这两种用于将挤压和激发式通道注意与空间注意相结合的同类方法。您可以找到本文的 GitHub 存储库 这里 . 卷积块注意模块 遵循基于注意力的网络，尤其是

Transformer——Attention Is All You Need经典论文翻译

转载自：Transformer——Attention Is All You Need经典论文翻译（邓范鑫——致力于变革未来的智能技术）   本文为Transformer经典论文《Attention Is All You Need》的中文翻译https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf   注意力满足一切 Ashish Vaswani Google Brain avaswani@googl

智能驾驶

汽车进入人类生活已经有一百多年历史。现代社会中，移动通信和移动互联网发展非常迅速，把娱乐和信息引入汽车生活是一个趋势。这促进了汽车电子的进一步发展，但是又大大分散了驾驶员的注意力，会产生很多安全问题。比如说有些驾车者是球迷，开着车，看着世界杯，可能就撞上前面的车了。 提出智

注意力机制的一些变体

1. 硬性注意力机制 在经典注意力机制章节我们使用了一种软性注意力的方式进行Attention机制，它通过注意力分布来加权求和融合各个输入向量。而硬性注意力（Hard Attention）机制则不是采用这种方式，它是根据注意力分布选择输入向量中的一个作为输出。这里有两种选择方式： 选择注意力分

Transformer模块初探

Transformer笔记 前言背景 Transformer 依赖于 Self Attention 的知识。Attention 是一种在深度学习中广泛使用的方法，Attention的思想提升了机器翻译的效果。 ​ 2017 年，Google 提出了 Transformer 模型，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在 WMT 20

65注意力评分函数

点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 掩蔽softmax操作 #@save def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens

67自注意力和位置编码

点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 自注意力 num_hiddens, num_heads = 100, 5 attention = d2l.MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num

68多头注意力

点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 选择缩放点积注意力作为每一个注意力头 #

计算机视觉中的注意力机制

计算机视觉中的注意力机制 转自计算机视觉中的注意力机制

DeiT：注意力也能蒸馏

DeiT：注意力也能蒸馏 《Training data-efficient image transformers & distillation through attention》 ViT 在大数据集 ImageNet-21k（14million）或者 JFT-300M（300million） 上进行训练，Batch Size 128 下 NVIDIA A100 32G GPU 的计算资源加持下预训练 ViT-Base/32 需要3天时间。 Faceb

10 Self-Attention（自注意力机制）

博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 注意力机制 看一个物体的时候，

12 Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）

博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 上节课回顾 《Attention is al

如何使注意力摆脱潜意识的摆布？

作者：王文亮博客：https://www.cnblogs.com/aliang3w/     自从熬心费力进入无数次心流状态，使kaktos的几个实例软件开发取得突飞猛进的进展之后，陷入了一轮情绪倦怠，终日无所事事，对任何事都提不起兴趣的状态中。这是在潜意识暗地里控制下，大脑的自我保护使注意力分散开来，避免注意力高

注意力机制

  图 2 query、key、value的计算 图 3 scaled-dot-product     参考： 猛猿的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/341222779/answer/2304884017 原文档：‪E:\505\学习笔记\注意力.docx  

超集中力（日本·大吾著）读书笔记

小时候家里做猪毛毛刷赚钱，一个毛刷上有13*7=91个孔，我看着墙上挂的钟表，每5分钟做一个，一小时能做10-12个。 一坐一整天，双手几乎不停歇。一天下来，我竟然能做100-120个。而这样的日子--周末没有任何玩耍、娱乐，持续了整个小学和初中时光。 那时候全身心都在超越自我上，只想更快、更好，超

论文阅读 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks

4 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks link：https://arxiv.org/abs/1812.09430 Abstract 提出了在动态图上使用自注意力 Conclusion 本文提出了使用自注意力的网络结构用于在动态图学习节点表示。具体地说，DySAT使用（1）结构邻居和（2）历史节点表示上的自

Transformer模型技术长文

Transformer模型技术长文 可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？      Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？ 由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型

用于Transformer的6种注意力的数学原理和代码实现

Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。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 Scale

transformer的简要解读（应该都能看懂）

        本人是学视觉对抗学习的，读论文的时候有论文用到了transformer，所以特地学习一下。博客里没有涉及代码，都是基础理论。个人感觉自己写的应该比较易懂吧，适合小白看。有错误欢迎评论里指出，谢谢。 1. 文中图片、部分文字内容及思路来源 Transformer从零详细解读(可能

【Linear Attention Mechanism: An Efficient Attention for Semantic Segmentation】CVPR2020

提出了一种线性注意力机制，与点乘注意力机制近似，但使用更少的内存和计算损耗。 本文在DANet上设计了线性注意力机制，并在语义分割上进行评估。 Method 将注意力从传统的softmax注意力替换成泰勒展开的一阶近似，仅线性的时间和存储复杂度。  之后太强了，用核函数替换sim

软性注意力和硬性注意力

注意力机制中的软和硬 注意力机制是当前深度学习领域比较流行的一个概念。其模仿人的视觉注意力模式，每次只关注与当前任务最相关的源域信息，使得信息的索取更为高效。 注意力机制已在语言模型、图像标注等诸多领域取得了突破进展。   注意力机制可分为软和硬两类： 软性注意力（Soft A

深度学习网络模型

EfficientNet 参考资料：9.1 EfficientNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili 网络参数 只有第一个步距给出来了， 象Stage=5， layers=3的层， 除了第一层stride=2其他的默认都是1。 MBConv SE是注意力机制。 第二个Conv1x1, s1卷积核的个数和网络参数表格中一致。 源码中只有使用shortcut的MB

A Hybrid Attention Mechanism for Weakly-Supervised Temporal Action Localization概述

　　大多数现有的WTAL方法依赖于多示例学习（MIL）范式，然而，现有的基于MIL的方法有两个局限性 　　（1）即只捕获动作中最具辨别力的帧，而忽略活动的全部范围。 　　（2）这些方法不能有效地对背景活动进行建模，这在定位前景活动方面起着重要作用。 2.主要贡献 （1）提出了一个新的框架，其中包含一个混

【ViT 论文笔记】Vision Transformer for Small-Size Datasets

论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.13492 项目地址： 将 Transformer 结构应用于图像分类任务的 ViT 的性能优于卷积神经网络。 然而，ViT 的高性能源于使用大型数据集（如 JFT-300M）进行预训练，其对大型数据集的依赖被认为是源于其低局部性归纳偏差。 本文提出了 Shifted Patch