学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近，卷积神经网络（CNN）与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下，获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果，而在后一种情况下，生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中，我们提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块：（a）并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征；（b）跨多分辨率流的信息交换；（c）空间和渠道关注机

简历中的令人敬畏的关注机制 目录 介绍 PyTorch实现多种计算机视觉中网络设计中用到的注意机制，还收集了一些即插即用模块。由于能力有限的能力有限，可能很多模块并没有包括进来，有任何的建议或者改进，可以提交问题或者进行PR。 注意机制 纸 发布 关联 大意 博客 CVPR19 将高阶和关注机制在网络中部地方结合起来 CVPR20 NAS + LightNL CVPR18 最经典的通道专注 CVPR19 SE +动态选择 ECCV18 串联空间+通道注意力 BMVC18 平行空间+通道关注 微创18 平行空间+通道关注 CVPR19 自我注意 ICCVW19 对NL进行改进 ICCV19 对NL改进 ICASSP 21 SGE +渠道洗牌 CVPR20 SE的改进 19号 群组+空间+频道 20倍 频域上的SE操作 NeurIPS18 NL的思想应用到空间和通道 ICCV19 s

CCNet-Pure-Pytorch 用于纯Pytorch中语义分割的Criss-Cross Attention（2d＆3d），具有更快，更精确的实现方式。 更新 **** 2021/03：纯pytorch实现3D CCNET模块的三种被释放 。 您可以在和检查其正确性 介绍 我非正式地重新实现了纯Pytorch中的以便在不同版本和环境下实现更好的兼容性。 以前的许多开源项目都在Pytorch上使用了Cuda扩展，因此存在兼容性和精度损失的问题。 此外，当我们设置cudnn.benchmark = True时，Pytorch可能无法优化和加速Cuda扩展。 为了解决这些问题，我基于的张量变换在CC.py中设计了一个Criss-Cross Attention操作，该操作并行执行，并且在向前结果和向后渐变中显示出更快的速度和更精确的效果。 我的运作和表现 不需要CUDA扩展。 以前的“ Cr

自注意力机制Self Attention——Pytorch源代码