admin管理员组文章数量:1608626
问题: 类间差异小,类内差异大
提出:双分支自适应注意网络
在视觉皮层双流理论的启发下, 基于non-local和channel关系 ,构建了一个双分支FNC网络来捕获多种有用信息
(消除背景的影响)
Further Non-local and Channel attention (FNC) is constructed to simulate two-stream theory of visual cortex
提出了一种有效的 注意力融合方法 ,充分模拟了空间注意力和信道注意力的影响。
Proposed method
Then, we change the last spatial down-sampling operation stride from 2 to 1 to provide a large spatial view for the spatial attention module, thereby capturing highly detailed spatial correlations. ????
The spatial attention block (SAB)
正常的non-local结构
中间是不是少写了一个公式,中间的相似图和T相乘的没有写,后面的 x? 是什么意思?
- 正常的non-local结构是直接相加在一起,但是这篇文章选择采用sigmoid函数激活(是可以获得更加显著的特征么)
利用sigmoid函数,可以增加权值对特征图的影响,并引入非线性因素(这部分-----)
通道注意力结构
SAB的作用不大
Then, we change the last spatial down-sampling operation stride from 2 to 1 to provide a large spatial view for the spatial attention module, thereby capturing highly detailed spatial correlations. 调整下采样的步长
本文标签: 论文ChannelLocalAttentionVehicle
版权声明:本文标题:【论文阅读】Further Non-local and Channel Attention Networks for Vehicle Re-identification 内容由热心网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:https://m.elefans.com/dongtai/1728548898a1163190.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
发表评论