ICCV2019-Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation
摘要： 自我注意機制已廣泛應用於各種任務中。它的設計是通過所有位置特徵的加權和來計算每個位置的表示。因此，它可以捕獲計算機視覺任務的長期關係。然而，這需要大量的計算。因爲注意力圖是計算w.r.t所有其他位置。在這篇論文中，我們將注意機制描述成期望最大化的方式，並迭代地估計一個更小的子集集合，在此基礎上計算注意圖。通過對這些基的加權求和，得到的表示是低秩的，並且可以從輸入中去除有噪聲的信息。我們所提
相關文章
- 1. Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation | CVPR2020
- 2. Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 3. CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
- 4. CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
- 5. CCNet_Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
- 6. PaperReading2-Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 7. FCN：Fully convolutional networks for semantic segmentation
- 8. FCN—— Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 9. Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation
- 10. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 更多相關文章...
- • Swift for 循環 - Swift 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Composer 安裝與使用
- • PHP開發工具
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation | CVPR2020
- 2. Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 3. CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
- 4. CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
- 5. CCNet_Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
- 6. PaperReading2-Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 7. FCN：Fully convolutional networks for semantic segmentation
- 8. FCN—— Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 9. Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation
- 10. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation