ECCVAug, 2018

交互感知的时空金字塔注意力网络用于动作分类

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TL;DR本研究提出一种基于主成分分析的互动感知自注意模型，通过利用多尺度信息构建空间金字塔，实现对特征图中所有空间位置的本地特征加权得到注意图，并将其嵌入卷积神经网络中以形成端到端的注意力网络，实现动作分类中的最先进结果。
self-attention modelinteraction-awarespatial pyramid attentionmulti-scale informationend-to-end attention networks
发现论文，激发创造
  • 可解释的时空注意力视频动作识别

    通过引入可解释的时空注意力机制来提高视频动作识别的准确性和模型解释性，并使用一组正则化器对其进行约束。利用弱监督的方式仅使用分类标签，模型不仅提高了准确性，还能时空自动定位区分性区域。

    Oct, 2018

  • 金字塔特征注意力网络用于显著性检测

    通过提出金字塔特征注意力网络来解决视觉注意力检测中如何提取有效特征的问题，该网络能够关注高层次的上下文特征和低层次的空间结构特征，并在这些特征图上应用通道注意和空间注意，然后将它们进行融合，最后通过边缘保护损失来引导网络学习边界定位中更详细的信息。在五个基准数据集上进行的广泛评估表明，该方法在不同的评估指标下优于现有的基准方法。

    Mar, 2019

  • 视频动作识别的时空金字塔网络

    提出了一种新的空时金字塔网络，将空间和时间特征以金字塔结构融合，从而加强彼此。使用紧凑的双线性运算符实现高效训练的双线性融合操作，最终网络在标准视频数据集上取得了最先进的结果。

    Mar, 2019

  • 金字塔注意力网络用于语义分割

    使用金字塔注意力网络 (PAN) 进行语义分割，通过特征金字塔注意力模块和全局注意力上采样模块提取精确的密集特征，优于现有方法，可达到 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集的最高精度 mIoU 84.0%。

    May, 2018

  • 注意力增强卷积网络

    本文针对使用卷积操作在视觉任务中只关注局部局部信息、缺乏全局信息的不足，提出运用自注意力机制对视觉任务进行处理的方法；通过在图像分类和目标检测任务中实现卷积和自注意力的融合，可有效提高模型精度。

    Apr, 2019

  • 图像分类的明确建模注意力图

    本文介绍了一种新的自我注意力模块，使用一种明确建模的注意力映射，利用几何先验来提高图像分类的准确性，实验证明该方法在 ImageNet ILSVRC 中的准确性提升了 2.2%，在参数和计算量分别减少 6.4% 和 6.7% 的情况下，相对于 AA-ResNet152 准确率提高了 0.9%。

    Jun, 2020

  • 基于注意力金字塔聚合网络的视觉地点识别

    提出了一种基于注意力机制的金字塔聚合网络（APANet），其中空间金字塔池化可以有效编码多尺度建筑物包含地理信息，而注意力模块则用于抑制混淆区域特征并突出辨别性特征，通过一种 PCA 白化策略在两个地点识别基准测试中表现优异。

    Aug, 2018

  • 学会关注

    通过加入可训练的注意力模块，使得卷积神经网络在进行图像分类时能够更好地聚焦于感兴趣的区域，进一步提高了模型的稳健性。

    Apr, 2018

  • SPAN: 基于空间金字塔机制的图像篡改定位网络

    提出了一种新颖的框架 Spatial Pyramid Attention Network (SPAN)，用于检测和定位多种类型的图像篡改。该框架通过构建局部自注意力块的金字塔有效地建模了多尺度图像块之间的关系。SPAN 在通用的合成数据集上进行训练，但也可以对特定数据集进行微调；所提出的方法在标准数据集上显示出显著的性能提升，超过了之前最先进的方法。

    Sep, 2020

  • 多层深度特征联合关注的动作识别

    该研究提出了一种新颖的深度监督神经网络模型，利用了视觉跟踪，并结合了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的鲁棒性来进行视频动作识别任务。研究结果表明，该模型在 UCF101 和 HMDB51 这两个具有挑战性的数据集上表现出色，仅使用卷积特征就可以达到最先进的水平。

    Jul, 2016