PPT分享Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector

我可以请你注意吗？ 建议在科学文献中的作用

实时目标检测算法YOLOv3的检测速度较快且精度良好，但存在边界框定位不够精确、难以区分重叠物体等不足。提出了Attention-YOLO算法，该算法借鉴了基于项的注意力机制，将通道注意力及空间注意力机制加入特征提取网络之中，使用经过筛选加权的特征向量来替换原有的特征向量进行残差融合，同时添加二阶项来减少融合过程中的信息损失并加速模型收敛。通过在COCO和PASCAL VOC数据集上的实验表明，该算法有效降低了边界框的定位误差并提升了检测精度。相比YOLOv3算法在COCO测试集上的mAP@IoU[0.5：0.95]提升了最高2.5 mAP，在PASCAL VOC 2007测试集上达到了最高81.9 mAP。

总结文档

Tensorflow 2 DA-RNN 的Tensorflow 2（Keras）实现， 论文： : 安装 pip install da-rnn 用法 from da_rnn import ( DARNN ) model = DARNN ( 10 , 64 , 64 ) y_hat = model ( inputs ) Python Docstring符号 在此项目的方法的文档字符串中，我们具有以下表示法约定： variable_{subscript}__{superscript} 例如： y_T__i表示 ，在时间T第i个预测值。 alpha_t__k表示 ，注意权重在时间t测量第k个输入特征（驾驶序列）的重要性。 DARNN（T，m，p，y_dim = 1） 以下（超级）参数的命名与本文一致，但本文未提及的y_dim除外。 T int窗口的长度（时间步长） m in

Attention with structure regularization for action recognition

POI推荐系统的论文，原文是英文，我做了中文翻译以及一点小小的整理

Attention is all you need

Attention Mechanism注意力机制介绍，文本识别、语音识别、机器翻译

基于BiLSTM + Attention实现的简单的关系抽取模型，代码效果并不十分理想，代码上传目的是为大家提供基本的实现思路。