feed-forward attention long-term networks

Non-local Neural Networks 第一次将自注意力用于cv

Non-local Neural Networks * Authors: [[Xiaolong Wang]], [[Ross Girshick]], [[Abhinav Gupta]], [[Kaiming He]] Local library 初读印象 comment:: (NonLocal)过去 ......

RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation

RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation * Authors: [[Guosheng Lin]], [[Anton Milan]], [[Chunhua Shen]], [[ ......

Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network

Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......

PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing双向注意力

PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing * Authors: [[Hengshuang Zhao]], [[Yi Zhang]], [[Shu Liu]], [[Jianping Shi]], [[Chen Cha ......

CBAM: Convolutional Block Attention Module

CBAM: Convolutional Block Attention Module * Authors: [[Sanghyun Woo]], [[Jongchan Park]], [[Joon-Young Lee]], [[In So Kweon]] doi:https://doi.org/10. ......
Convolutional Attention Module Block CBAM

Pyramid Scene Parsing Network

Pyramid Scene Parsing Network * Authors: [[Hengshuang Zhao]], [[Jianping Shi]], [[Xiaojuan Qi]], [[Xiaogang Wang]], [[Jiaya Jia]] DOI: 10.1109/CVPR.20 ......
Pyramid Parsing Network Scene

Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation 非对称注意力

Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Zhen Zhu]], [[Mengdu Xu]], [[Song Bai]], [[Tengteng Huang]], [[Xiang Bai]] ......

PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers

PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers * Authors: [[Jiacong Xu]], [[Zixiang Xiong]], [[Shankar P. Bhattacharyya ......

Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism

Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism Local library 初读印象 comment:: (DeTrack)采用基于可变形注意力机制的编码器模块和基于自注意力机制的编码器模块相结合的方式进行特征交互。基于 ......

A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation可变形注意力

A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation * Authors: [[Renxiang Zuo]], [[Guangyun Zhang]], [[Rong ......

BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT

alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
轻量 Transformer 标记 Attention BiFormer

Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images

Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......

GCGP:Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力

Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: (GCGP)提出了一个新的关系推理模块,它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......

SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记

Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战,因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN,SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好,分为两 ......

Fully Attentional Network for Semantic Segmentation:FLANet

Fully Attentional Network for Semantic Segmentation * Authors: [[Qi Song]], [[Jie Li]], [[Chenghong Li]], [[Hao Guo]], [[Rui Huang]] 初读印象 comment:: (F ......

PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈,而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN,该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入,即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......

CentOS7配置静态ip后service network restart失败

解决方法: 1、检查配置文件,文件夹下是否存在类似文件(ifcfg-ens33),存在的话,删除掉,保留一个即可(判断方式为配置文件中是否有配置信息) cd /etc/sysconfig/network-scripts/ ls 删除命令: rm 文件名称 重启网络:service network r ......
静态 CentOS7 service network restart

Machine is not on the network

在调试Android jni 的时候发现一个奇怪的问题 在连接socket的时候老是报错 m_sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(m_sock < 0) { debug(LEVEL_ERROR, "Socket create error %d\r\n ......
Machine network not the is

使用yarn安装依赖包出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒

我们在使用yarn安装依赖包文件的时候,可能会出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒,很有可能是因为yarn默认的镜像地址为国外,因此慢(超时)就说得过去了…… 1、问题描述 我们在 ......
connection Retrying appears network trouble

0x02 Network Services

Task1、引言 这个房间将探讨常见的网络服务漏洞和错误配置。 Task2、了解SMB 什么是SMB? SMB - 服务器消息块协议 - 是一种客户端-服务器通信协议,用于共享对网络上的文件、打印机、串行端口和其他资源的访问。[source] SMB 协议被称为响应请求协议,这意味着它在客户端和服务 ......
Services Network 0x02 x02 0x

Flash-attention 2.3.2 支持 Windows了,但是我的2080ti是不支持的。

不久前Flash-attention 2.3.2 终于支持了 Windows,推荐直接使用大神编译好的whl安装 github.com/bdashore3/flash-attention/releasesstable diffusion webui flash-attention2性能测试 安装环境 ......
Flash-attention attention Windows Flash 2080

【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性

本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型(LLM)中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中,这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
事实性 客观性 Attention 模型 客观

The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression

目录简介 简介 基于CNN的模型的一个主要缺点是 cNN结构不是为捕捉局部冗余而设计的,尤其是非重复纹理,这严重影响了重建质量。受视觉转换器(ViT)和Swin Transformer最新进展的启发,我们发现将局部感知注意机制与全局相关特征学习相结合可以满足图像压缩的期望。 介绍了一种更简单有效的基 ......

yarn按照依赖的时候报 info There appears to be trouble with your network connection. Retrying...

出现这个提示多数情况下是有使用代理软件的结果,我们只需要关闭代理即可1. 更换yarn镜像 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org 2.移除原代理 yarn config delete proxy ......
connection Retrying appears network trouble

论文精读:STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测(STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network)

《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接:https://doi.org/10. ......

论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach

论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类:一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: ​ 图聚类是发现网络 ......

Attention 2015-今

现在attention的热度已经过去了,基本上所有的attention都是transformer的kqv形式的,甚至只要说道attention,默认就是transformer的attention。 为避免遗忘历史,我这里做一个小总结。繁杂的att我就不去了解了,只了解下经典的。 以下以\(h_i\) ......
Attention 2015

论文精读:基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测(Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness)

论文精读:基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......

Retentive Networks Meet Vision Transformers, 视觉RetNet

alias: Fan2023 tags: RetNet rating: ⭐ share: false ptype: article RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers 初读印象 comment:: (RMT)Retentive Netwo ......

System 2 Attention:可以提高不同LLM问题的推理能力

推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力,但大多数llm经常被简单的错误绊倒,显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导,或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚,也就是说模型会更偏向与输入一致,而不管准确性如何。人 ......
Attention 能力 System 问题 LLM
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