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標(biāo)題:基于卷積和注意力機(jī)制的小樣本目標(biāo)檢測(cè) 作者:郭永紅，牛海濤，史超，郭鋮 郭永紅，牛海濤，史超，郭鋮．基于卷積和注意力機(jī)制的小樣本目標(biāo)檢測(cè) [J/OL]．兵工學(xué)報(bào). https://link.cnki.net/urlid/11.2176.TJ.20231108.1418.002 典型的FSOD使用Fast R-CNN作為基本的檢測(cè)框架 本文亮點(diǎn):引入
??圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)可以分為直推式(Transductive)學(xué)習(xí)與歸納(Inductive)學(xué)習(xí)： Inductive learning，翻譯成中文可以叫做 “歸納式學(xué)習(xí)”，就是從已有數(shù)據(jù)中歸納出模式來，應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)和任務(wù)。在圖學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，看不到?jīng)]有標(biāo)注的節(jié)點(diǎn)，訓(xùn)練時(shí)只需要圖的局部，不必一次
? 摘要 一、簡(jiǎn)介 3研究方法 3.1標(biāo)準(zhǔn)卷積操作回顧 3.2空間注意力回顧 3.3 空間注意與標(biāo)準(zhǔn)卷積運(yùn)算 3.4創(chuàng)新空間注意力和標(biāo)準(zhǔn)卷積操作 入數(shù)據(jù) 總結(jié) 空間注意力被廣泛用于提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。但是，它也有一定的局 限性。 本文提出了空間注意有效性的新視角，即空間注意
先前的大量研究表明，注意力機(jī)制在提高深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的性能方面具有巨大潛力。然而，大多數(shù)現(xiàn)有方法要么忽略通道和空間維度的建模注意力，要么引入更高的模型復(fù)雜性和更重的計(jì)算負(fù)擔(dān)。為了緩解這種困境，在本文中，我們提出了一種輕量級(jí)且高效的多維協(xié)
在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過構(gòu)建一系列的卷積層、非線性層和下采樣層使得網(wǎng)絡(luò)能夠從全局感受野上提取圖像特征來描述圖像，但歸根結(jié)底只是建模了圖像的空間特征信息而沒有建模通道之間的特征信息，整個(gè)特征圖的各區(qū)域均被平等對(duì)待。 在一些復(fù)雜度較高的背景中，容
注意力機(jī)制可以增加少量參數(shù)的情況下來提升計(jì)算精度和模型性能，在論文中常用的注意力模塊合集(上)中介紹了三種注意力機(jī)制，它們分別是CA、CBAM和SE，均在目標(biāo)檢測(cè)和語義分割領(lǐng)域內(nèi)能夠提升模型的性能，廢話不多說，直接開始講解剩下的論文中常用的注意力模型。 1、
論文：基于并行注意力 UNet的裂縫檢測(cè)方法（Parallel Attention Based UNet for Crack Detection）； 發(fā)表：2021年發(fā)表在《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》上。 問題：裂縫圖像中存在噪聲、光線、陰影等因素干擾； 解決方法：比較流行的解決方案是嵌入注意力機(jī)制以抑制各種干擾； 缺點(diǎn)：現(xiàn)有的注
輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）專為移動(dòng)設(shè)備上的應(yīng)用而設(shè)計(jì)，具有更快的推理速度。卷積操作只能捕獲窗口區(qū)域內(nèi)的局部信息，這限制了性能的進(jìn)一步提升。將自注意力引入到卷積中可以很好地捕獲全局信息，但這將大大增加實(shí)際速度的負(fù)擔(dān)。在本文中，我們提出了一種硬件友
圖是指一系列相互連接的節(jié)點(diǎn)，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)自己也具有一定的特征。如下圖所示即一個(gè)典型的圖結(jié)構(gòu)。 該圖一共有五個(gè)結(jié)點(diǎn)，每個(gè)結(jié)點(diǎn)有自己的特征Fi.另一方面，為了描述圖的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，常用鄰接矩陣A和度矩陣D.其中，對(duì)于一個(gè)N個(gè)結(jié)點(diǎn)的圖來說，鄰接矩陣A為一個(gè)大小為N*N的
【論文原文】 ：Few-shot Medical Image Segmentation with Cycle-resemblance Attention 博主： 小樣本學(xué)習(xí)，語義分割，自監(jiān)督，原型 推薦相關(guān)論文： 近年來，由于醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用需求的不斷提高以及對(duì)醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注的專業(yè)要求，小樣本學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像語義分割領(lǐng)域越來越受到重視。為了
