《CCNet：Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》論文筆記
參考代碼：CCNet 1. 概述 導讀：CNN網絡中較大範圍的依賴（long-range dependencies）可以捕捉到很多有用的上下文信息，這個特性在圖像理解任務中具有重要作用（如分割）。文章在參考non-local設計理念的基礎上使用在像素點位置十字交叉的方式進行attention操作，用以獲取豐富的上下文信息，提出由CCA模塊構建的CCNet（criss-cross Network）。
相關文章
- 1. Dual Attention Network for Scene Segmentation 論文筆記
- 2. CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation論文讀書筆記
- 3. 極簡筆記 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 4. pyramid attention network for semantic segmentation讀書筆記·
- 5. 《Decoders Matter for Semantic Segmentation》論文筆記
- 6. 【論文筆記】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 7. 《Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation》論文筆記
- 8. 論文筆記：Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
- 9. 論文筆記：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 10. 《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》論文筆記
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Dual Attention Network for Scene Segmentation 論文筆記
- 2. CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation論文讀書筆記
- 3. 極簡筆記 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 4. pyramid attention network for semantic segmentation讀書筆記·
- 5. 《Decoders Matter for Semantic Segmentation》論文筆記
- 6. 【論文筆記】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 7. 《Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation》論文筆記
- 8. 論文筆記：Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
- 9. 論文筆記：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 10. 《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》論文筆記