Foveated Non-local-Mean论文及代码下载

weixin_39821620 2023-09-19 08:31:22

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Foveated Non-local-Mean论文及代码

1. 摘要卷积运算和循环运算都是一次处理一个本地邻居的构造块，即局部操作。而本文的non-local操作是捕获远程依赖关系的。受计算机视觉中经典的非局部均值方法的启发，non-local运算将某个位置的响应计算为所有位置的特征的加权总和。该构建块可以插入许多计算机视觉体系结构中。在视频分类的任务、在静态图像识别中，non-local模型都获得了较大的提升。 2. 引言在深度神经网络中，捕获远距离依赖至关重要。对于序列化数据（例如，语音，语言），循环操作是远程依赖建模的主要解决方案。对于图像数据，

一.摘要卷积操作和循环神经元操作都是建立了一个处理一个局部范围信息的一个过程.本文呈现了一种非局部(non-local)操作,可以作为用于捕获长范围依赖的一类模块.本文提出的non-local操作在计算feature map上某点的响应值时就是通过对feature map上所有点与当前点的关系加权求和的一个结果.本文提出的non-local模块可以插入到许多计算机视觉网络结构中并取得不错的效果. 二.Non-Local Neural Networks 2.1公式 2.2实例高斯编码高斯

在Non-Local的基础上还能提高这么多，问题分析的也很透彻，就是文章有点难读，有解读错误的地方，请不要见怪！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.06668.pdf Abstract： Non-Local块是一种流行的模块，用于增强常规卷积神经网络的上下文建模能力。本文首先深入研究了Non-Local块，我们发现它的注意力计算可以分为两项，一个经过白化的成对项解释了两个像素之间的关系，一个一元项代表了每个像素的显著性。我们还观察到，单独训练的两项往往会为不同的视觉线索建.

non-local network的理解，论文公式解析，二维图像分类部分前言示例具体的公式，解释：non-local block 前言 Non-local主要是提出一种深度学习中的远程依赖模块。主要的实现的理论依据是：一个位置的响应也是所有位置输入的特征图谱的响应权重之和。这样就将局部和全局联系起来，而普通CNN只能将kernel大小的感受野相互关联，因此就可以体现出non-local的价值。 Non

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