网络模型中的注意力机制有哪些？像SENet,SKNet 总感觉效果提升 …
注意力机制最初用于NLP任务中，之后引入CV领域，有很多种变体。 注意力机制可分为 硬注意力 (hard attention)和软注意力 (soft attention)。硬注意力机制是从当前储存的信息中只选择一个， …
云风的skynet在国内外来看究竟算什么水平？可以一统国内游戏服 …
花了三天，把skynet源码读了一遍。整体说，问题很多。 1、明显的带严重历史包袱。大量的造轮子。代码极为不阅读友善，至少相比c++来说，明显带有炫耀技术的成分，炫耀技术的代价很 …
如何评价ResNeSt：Split-Attention Networks？ - 知乎
Apr 17, 2020 · 大概看了一下这篇文章，从网络结构设计的角度出发确实从多个网络中吸取了灵感，比如Inception的多分支，ResNext的分组卷积，attention的思想方面借鉴了senet和skenet中 …
芒果AI - 知乎
Feb 25, 2025 · DCNv4论文解析：纯Pytorch实现，无需编译！CVPR顶会｜利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型 论文提出了可变形卷积v4（DCNv4），通过优化内存访问和重新设计算 …
空间注意力机制的具体原理是什么？ - 知乎
目的： 卷积操作是通过混合通道和空间两个维度的信息来特征提取的。在注意力方面，SE仅关注了通道注意力，没考虑空间方面的注意力。因此，本文提出了 CBAM——一种同时关注通道和 …
网络模型中的注意力机制有哪些？像SENet,SKNet 总感觉效果提升 …
在这里插入图片描述 2. 选择模型 考虑到这是一个多模态学习问题 双流网络（Two-Stream Network）：可以设计一个网络，其中包含两个独立的卷积神经网络（CNN），分别用于处 …
为什么注意力机制的激活函数有的使用softmax，而有的使 …
是常用注意力机制self-attention、SKNet的激活函数。 softmax可以当作arg max的一种平滑近似，与arg max操作中暴力地选出一个最大值（产生一个one-hot向量）不同，softmax将这种输 …
如何实现可见光摄像头和红外摄像头的对齐呢？ - 知乎
实现可见光摄像头和红外摄像头的对齐（即多光谱图像配准）是一个复杂但重要的任务，尤其是在需要融合可见光和红外图像的应用中（如安防监控、自动驾驶、医学成像等）。以下是实现对 …
如何解读不同神经网络的优缺点？ - 知乎
模型的精度：神经网络最重要的优点是其能够学习高复杂度的非线性函数，并能够在各种任务上实现高精度。不同的网络结构和参数配置可以导致不同的性能表现，因此需要权衡模型的精度和 …
由卷积得到的多个特征图，各通道特征图的平均值的含义是什么？
由卷积得到的多个特征图，各通道特征图的平均值的含义是什么？ 在SKNet中， [文章: SKNet——SENet孪生兄弟篇] 将不同卷积核进行卷积后的特征图相加得到 [公式] ，再针对不 …