hybrid attention mechanism | BriefGPT

关键词hybrid attention mechanism

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融合注意力特征金字塔网络的焊点缺陷检测中的 YOLO 算法
为了提高生产制造过程中焊点缺陷检测的准确性和降低计算成本，本研究提出了一种混合关注机制，该机制由增强的多头自注意力和坐标注意力机制组成，能够提高网络感知上下文信息和学习局部特征的能力，从而使焊点缺陷检测的均方平均精度（mAP）达到 91.5
PDF6 months ago
MFMAN-YOLO：复杂环境中检测类似于杆状障碍物的方法
提出了一种基于多尺度混合注意力机制的检测算法，通过引入最优传输函数 Monge-Kantorovich 解决了复杂环境中多帧预测的重叠问题，优化的多尺度特征金字塔实现了对不同尺度特征的上采样，通过混合注意力机制改进了多尺度特征空间通道信息的
PDFa year ago
LogoNet: 一种细粒度网络，用于实例级别的标志草图检索
本研究构建了一个包含 2k 个商标实例的实例级商标草图数据集，并开发了一种基于三重分支 CNN 架构和混合注意机制的细粒度 LogoNet，以准确地检索商标草图。
PDFa year ago
AAAI一种用于弱监督时序动作定位的混合注意机制
本论文提出了一种名为 HAM-Net 的新颖框架，该框架采用混合注意机制来解决现有方法中存在的问题，包括对背景活动的建模和完整性的捕捉，实验证明其在多个数据集上均取得了最新的最佳性能。
PDF4 years ago
EMNLP基于语义单元的膨胀卷积用于多标签文本分类
该研究提出了一种基于序列到序列学习的多标签文本分类模型，其使用了多级膨胀卷积和相应的混合注意机制来生成更高级的语义单元表示，并且有效地减少了维度和支持了接收域的指数级扩展。实验结果表明，该模型在数据集 RCV1-V2 和 Ren-CECps
PDF6 years ago