《GhostNetV2：Enhance Cheap Operation with Long-Range Attention》 轻量级卷积神经网络（CNN）是专门为在移动设备上具有更快推理速度的应用而设计的。卷...
空间注意力模块 问题：SpatialAttention模块是一个简单的空间注意力模块，采用最大池化和平均池化结果的拼接，然后通过一个卷积层和Sigmoid激活函数产生注...
在Transformer.py的代码中，实现一个双向的Transformer模型，主要用于文本和图像之间的交互操作。以下是各部分的解释： TwoWayTransfor...
文章目录 摘要 1、简介 2、相关工作 3、我们的方法:BiFormer 3.1、预备知识：注意力 3.2、双层路由注意(BRA) 3.3、BRA的复杂性分析 4、实验 4...
YOLOv8 添加注意力机制 ！ 注意力机制介绍 注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地...
前言 最近一直在做类ChatGPT项目的部署 微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去...
一、摘要 问题：在以往的VSOD中，一般主要是研究时空结构，利用隐式注意力模型去聚合相邻视频帧的互补信息。但很少有方法去关注跨视频帧...
前言 哒哒~时隔好久终于继续出论文带读了，这次回归当然要出一手王炸呀——没错，今天我们要一起学习的就是传说中的Transformer！在2021年...
MultiHeadAttention多头注意力作为Transformer的核心组件，其主要由多组自注意力组合构成。 1. self-Attention自注意力机制 在NLP任务中，自注...
前言 注意力机制一直是一个比较热的话题，其实在很早之前就提出了，我们在学习图像分类时在SENet就见到过（直通车：经典神经网络...
