在 2014 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外，在端到端的训练方法中，除了需要海量的业务数据之外，在网络结构中加入一些重要的模块也是非常必要的。在此情形下，基于循环神经网咯（Recurrent Neural Network）的注意力机制（Attention Mechanism）进入了人们的视野。除了之前提到的机器翻译和自然语言处理领域之外，计算机视觉中的注意力机制也是十分有趣的，本文将会简要介绍一下计算机视觉领域中的注意力方法。
2021-08-28 10:03:28
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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。我们使用的样本数据如下：
X = [[-21.03816538 1.4249185 ]
[ 3.76040424 -12.83660875]
[ 1. 1. ]
[-10.17242648 5.37333323]
[ 2.97058584 -9.31965078]
[ 3.69295417 8.47650258]
[ -6.91492102 11.00583167]
[ -0.03511656 -
2021-08-20 16:05:05
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与传统的用多尺度特征融合捕捉上下文信息的网络不同，本文提出了DANet来整合局部与全局依赖。本文在空洞 FCN中采用了两种类型的注意力模块，分别在空间和通道两个维度对语义的相互依赖性进行建模。
2021-08-20 06:32:34
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基于迁移学习和注意力机制的视频分类，刘昊鑫，刘同存，受到图像分类和机器翻译的研究成果的启发，本文将其成功的体系结构设计（例如卷积神经网络和注意力机制）引入视频分类。本文尝试
2021-08-18 20:37:33
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基于Convolutional Block Attention Module (CBAM)的Multi-Attention模型设计与实现。模型本质上是并行添加了 CBAM 和 DeepMoji 注意力机制，并在最后将它们的特征进行合并。
2021-08-18 13:39:02
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清华大学图形学实验室Jittor团队在2021年5月5日提出了一种新的注意机制，称之为“External Attention”。资源包括论文原文、中文翻译、源代码。
2021-08-17 13:23:59
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两篇论文
《CBAM: Convolutional Block Attention Module》2018 ECCV
《BAM: Bottleneck Attention Module》2018 BWVC
channel attention 通道注意力
spatial attention 空间注意力
2021-08-16 22:35:48
2.06MB
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