Attention Model在Image Caption、Machine Translation、Speech Recognition等领域上有着不错的结果。那么什么是Attention Model呢？举个例子，给下面这张图片加字幕（Image Caption）：一只黄色的小猫带着一个鹿角帽子趴在沙发上。可以发现在翻译的过程中我们的注意力由小猫到鹿角帽子再到沙发（小猫→鹿角帽子→沙发）。其实在很多和时序有关的事情上，人类的注意力都不是一成不变的，随着事情（时间）发展，我们的注意力不断改变。
2019-12-21 20:31:39
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适用于视线检测，利用以及径向对称变换实现人眼定位，其中包含格式为PNG的样本图片以及，利用MATLAB代码实现。
2019-12-21 19:46:04
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这是多个经典视觉显著模型代码的合集，包括ITTI、SUN、GBVS、BMS等等，内有运行方法。视觉显著性检测(Visual saliency detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点，提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)。
视觉注意机制(Visual Attention Mechanism，VA)，即面对一个场景时，人类自动地对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域，这些人们感兴趣区域被称之为显著性区域。
2019-12-21 19:23:50
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该代码为基于RNN的Tensorflow实现文本分类任务的注意力机制，笔者亲测有效，不需要环境配置等，欢迎大家下载。
2019-12-21 18:50:39
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