机器之心专栏 作者：马昊宇 在这项研究中，来自百度研究院和香港大学的研究者重新思考了局部自注意力机制，提出了特征空间局部注意力（feature-space local attention或简称FSLA）。 Vision Transformer 舍弃了 ConvNet 先验信息，通过引入自注意力机制对远距离特征依赖进行建模，提升了模型的表征能力。然而 Vision Transformer 的自注意力机制在图像分辨率较高时，计算复杂度过高。为了克服这个问题，研究人员使用局部窗口计算自注意力，在此称之为图像空间局
SE注意力模块的全称是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze实现全局信息嵌入、Excitation实现自适应权重矫正，合起来就是SE注意力模块。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在这项研究中，来自百度研究院和香港大学的研究者重新思考了局部自注意力机制，提出了特征空间局部注意力（feature-space local attention或简称FSLA）。 Vision Transformer 舍弃了 ConvNet 先验信息，通过引入自注意力机制对远距离特征依赖进行建模，提升了模型的表征能力。然而 Vision
随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-Head Attention（多头注意力机制）成为了自然语言处理（NLP）领域中的核心组件。本文将从 简要工作、工作流程、两者对比三个方面，解析这两种注意力。
💡💡💡本文属于原创独家改进：2023年全新注意力大派送，内涵多尺度空洞注意力、大型分离卷积、多尺度双视觉、可变形大核注意力、通道优先卷积注意力、多维协作注意、可变形自注意力、EMA，喜迎1024，创新度十足适合科研
注意力机制的作用就是找到真正感兴趣的区域，加以处理，使其更好地完成任务，Google DeepMind提出的STN模型是一个非常优秀的代表。它可以定位目标并且学习对应的形变，然后进行预处理降低模型学习难度，可以作为基础模型嵌入任何网络，同时它也是一个空间注意力模型。
卷积神经网络已广泛应用于计算机视觉领域的许多任务和应用中。研究人员发现，CNN在提取深度视觉表征方面表现良好。随着CNN相关技术的改进，ImageNet数据集的图像分类准确率在过去9年里从63%提高到了90%。这一成就也归功于ImageNet数据集的复杂性，这为相关研究提供了难得的机会。由于它覆盖的真实场景的多样性和规模，有利于传统的图像分类、表征学习、迁移学习等研究。特别是，它也给注意力机制带来了挑战。
在大量调查之后，论文将注意力机制分为多个类别，GitHub还给出了各类别下提到内容的PDF下载文件：
[1]提出了一种无卷积的视频分类方法，该方法专门基于名为“ TimeSformer”的空间和时间上的自注意力而构建，通过直接从一系列帧级块中启用时空特征学习，将标准的Transformer体系结构应用于视频。
本文将会介绍计算机视觉中的注意力（visual attention）机制，本文为了扩大受众群体以及增加文章的可读性，采用递进式的写作方式。第1部分的全部以及第2部分的大部分是没有专业障碍的，后续的部分是为了更深入地了解计算机视觉中的注意力机制。
摘要：空间注意力（Spatial Attention）机制最近在深度神经网络中取得了很大的成功和广泛的应用，但是对空间注意力机制本身的理解和分析匮乏。本论文对空间注意力机制进行了详尽的经验性分析，取得了更深入的理解，有些认知是跟之前的理解很不一样的，例如，作者们发现 TransformerAttention 中对 query 和 key 的内容进行比较对于空间注意力帮助很小，但对于 Encoder-Decoder Attention（编码器-解码器注意力）是至关重要的。另一方面，将可变形卷积（DeformableConvolution）与和 query 无关的 key saliency 进行适当组合可以在空间注意力中实现最佳的准确性-效率之间的权衡。本论文的研究结果表明，空间注意力机制的设计存在很大的改进空间。
这是【CV中的Attention机制】系列的第三篇文章。目前cv领域借鉴了nlp领域的attention机制以后生产出了很多有用的基于attention机制的论文，attention机制也是在2019年论文中非常火。这篇cbam虽然是在2018年提出的，但是其影响力比较深远，在很多领域都用到了该模块，所以一起来看一下这个模块有什么独到之处，并学着实现它。
卷积神经网络（CNNs）在结构上设计用于通过应用卷积核实现的卷积滤波器来利用局部空间层次。尽管这使得它们在涉及局部空间模式的任务上既高效又有效，但其固有的设计限制了它们的感受野，可能会阻碍不在内核边界内的相关信息的全面集成。
技术潮流总有变化的时候——到了 2021 年，风向似乎变成了多层感知机（MLP）。近日，谷歌大脑 Quoc Le 等人的一项研究对注意力层的必要性提出了质疑，并提出了一种具有空间门控单元的无注意力网络架构 gMLP，在图像分类和掩码语言建模任务上均实现了媲美 Transformer 的性能表现。
所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。
图像超分辨率(SR)是一种低层次的计算机视觉问题，其目标是从低分辨率观测中恢复出高分辨率图像。近年来，基于深度卷积神经网络(CNN)的SR方法取得了显著的成功，CNN模型的性能不断增长。近年来，一些方法开始将注意机制集成到SR模型中，如频道注意和空间注意。注意力机制的引入通过增强静态cnn的表示能力，极大地提高了这些网络的性能。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
近来，尽管文本引导的视频编辑工作已取得了不错的进展，但时间维度的视频动作编辑依然是颇具挑战的。本工作提出了UniEdit，一个同时支持外观和动作编辑的零训练框架。UniEdit借助预训练文生视频模型，并采取先反转后编辑（inversion-then-generation）的框架。
无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布，导致在多种场景中的结果并不理想。为此，在本文中，我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的，我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导，在每个尺度上，我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式，有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式，网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验，对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配，这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。
人看东西时不可能把注意力放在所有的图像上，会把焦点目光聚集在图像的重要物体上。因此，作者提出了BAM注意力机制，仿照人的眼睛聚焦在图像几个重要的点上。
基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wise regression的任务，提出了一种更加精细的双重注意力机制——极化自注意力。在人体姿态估计和语义分割任务上，作者将它用在了以前的SOTA模型上，并达到了新的SOTA性能，霸榜COCO人体姿态估计和Cityscapes语义分割。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
本文改进：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题
Mobile Network设计的最新研究成果表明，通道注意力（例如，SE注意力）对于提升模型性能具有显著效果，但它们通常会忽略位置信息，而位置信息对于生成空间选择性attention maps是非常重要。
注意力机制在CV领域取得了极大成功，比如SENet、SKNet、DANet、PSANet、CBAM等注意力机制方法。在该文中，作者提出一种空间金字塔注意力网络以探索注意力模块在图像识别中的角色作用。
随着深度卷积神经网络（CNNs）的发展，更引人注目的网络拓扑结构被应用于图像分类和目标检测任务领域。当将神经网络扩展到多个卷积层时，它表现出增强学习特征表示的显著能力。然而，它导致堆叠更多的深度卷积对应方法，并且需要消耗大量的内存和计算资源，这是构建深度CNN的主要缺点。作为一种替代方式，注意力机制方法由于其灵活的结构特征，不仅加强了对更具鉴别性的特征表示的学习，而且可以很容易地插入到神经网络的主干架构中。因此，注意力机制引起了计算机视觉研究界的极大兴趣。
最近想要系统的学习和总结各种注意力机制，首先简单的看了一下相关的资料，发现其主要应用于自然语言处理领域和图像处理领域。主要包括：
注意力机制是近年来研究的热点之一。之前的许多研究都关注于通过注意力操作捕捉显著特征。这些方法成功地利用了特征不同维度上的相互信息。然而，它们缺乏对权重的影响因素的考虑，进而进一步抑制不显著的通道或像素。
注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。注意力机制本质上与人类对外界事物的观察机制相似。通常来说，人们在观察外界事物的时候，首先会比较关注比较倾向于观察事物某些重要的局部信息，然后再把不同区域的信息组合起来，从而形成一个对被观察事物的整体印象。
本文独家改进：通道优先卷积注意力，采用多尺度结构来增强卷积运算捕获空间关系的能力，解决CBAM 整合了通道注意和空间注意，但它在其输出特征的所有通道上强制执行一致的空间注意分布。相反，SE只整合了通道注意，这限制了它选择重要区域的能力
在卷积神经网络的近期发展中，根据其丰富的层级特征和端到端的可训练框架，像素级语义分割方面有了可观的进步。但是在编程高维度代表的过程中，原本像素级的环境背景中的空间分辨率会降低。如图 1 显示，FCN 基线无法在细节部分做出精准预测。第二排图片中，在牛旁边的羊被识别到错误分类之中；以及第一排图片中自行车的把手没有被识别成功。对此我们需要考虑两个具有挑战性的问题。
【导读】今天给大家分享一篇关于注意力机制方面的优秀论文，该论文提出了深度连接注意力网络(DCANet)，这是一种新颖的设计，在不改变CNN模型内部结构的情况下可以大幅提升注意力模块的性能。这个工作也证明了注意力单元之间不同的连接方式和注意力模块间信息交流的重要性。
本文提出一种新颖的动态头框架，它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一。COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性。以ResNeXt-101-DCN为骨干，将目标检测的性能提升到了54.0AP。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
在本文中提出了一种新的Large Kernel Attention(LKA)模块，以使self-attention的自适应和长距离相关，同时避免了上述问题。作者进一步介绍了一种基于LKA的新的神经网络，即视觉注意力网络(VAN)。VAN非常简单和高效，并在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等大量实验方面，它的性能优于最先进的Vision Transformer和卷积神经网络。 https://github.com/Visual-Attention-Network
最近，文本到视频（T2V）编辑引起了广泛关注。与文本到图像（T2I）编辑相比，文本到视频编辑面临的一个关键挑战是视觉一致性。这意味着，编辑后视频中的内容在所有帧中应该具有平滑且不变的视觉外观，并且编辑后的视频应尽可能保留源视频的运动。
---- 新智元报道 作者：袁路 编辑：好困 【新智元导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。 随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。 近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别ImageNet上准确度超过90，紧接着微软又在目标检测COCO
请点击上方蓝色“思影科技”四个字进行关注，获取更多精彩内容。 感觉神经性听力损失的被试经常在复杂听觉场景中难以区分目标语音，尽管如此糟糕的空间听力经常出现在听力损失的被试中，但两者之间的直接证据还很缺乏。来自波士顿大学的Lengshi Dai等人认为是感觉神经性听力损失的人群是由于空间分辨力差导致难以部署选择性注意（正常情况下选择性注意可以筛除干扰声），从而难以区分目标声音。该研究发表在PNAS杂志上。 关键词： 脑电 ERP 听力损失 听觉注意 研究人员首先募集了两组被试，一组听力正常（N=25），一
今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
更重要的是，团队研究发现原来Transformer和状态空间模型（SSM）竟然是近亲？？
异常检测是计算机视觉和深度学习领域中高度研究的领域，其应用包括缺陷检测[1, 2]，视觉检查，产品质量控制，医学成像等。这需要在低资源环境下的精确度和延迟约束之间取得平衡。异常或离群值本质上是从建模数据中偏离模式的开放集实例。早期的工作集中在缺陷检测上，包括传统的方法和现代的深度网络，随后是一类方法，其中为特定类别的目标或纹理训练了单独的模型。
Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention in Vision Transformers
由于自注意力的二次计算和存储复杂性，这些工作要么仅将注意力应用于深层网络后期的低分辨率特征图，要么将每层的注意力感受野限制在较小的局部区域。为了克服这些限制，本文引入了一个新的全局自注意力模块，称为GSA模块，该模块足够高效，可以用作深度网络的backbone组件。
扩散 Transformer （DiT）最近在图像生成和视频生成中越来越受欢迎。然而，DiT的一个主要挑战是它们的计算需求量很大，特别是在生成高分辨率内容时特别明显。一方面，传统的 Transformer 架构，由于其自注意力机制，对输入标记长度L具有的复杂度。这种二次复杂度随着图像和视频分辨率的提高导致计算成本显著增加。如图1所示，随着图像分辨率的增加，注意力计算在推理过程中成为主要的计算瓶颈。具体来说，如果一个的图像被标记为16k个标记（Chen等人，2024），即使在像Nvidia A100这样的高端GPU上，注意力计算也需要几秒钟。另一方面，由于多个去噪步骤和分类器自由引导（CFG）技术，扩散推理过程需要大量的神经网络推理。
TimeSformer 是首个完全基于 Transformer 的视频架构。近年来，Transformer 已成为自然语言处理（NLP）领域中许多应用的主导方法，包括机器翻译、通用语言理解等。
大家好，这是专栏《AI不惑境》的第七篇文章，讲述计算机视觉中的注意力(attention)机制。
尽管在大规模文本到图像的生成和以文本为条件的图像编辑方面取得了成功，但现有方法仍难以产生一致的生成和编辑结果。在文本到图像的生成过程中，我们通常需要生成同一物体/人物的多幅图像，但这些图像具有不同的视角或复杂的非刚性变化（如姿势变化）。然而，这一要求极具挑战性。即使我们固定随机输入噪声并使用非常相似的提示（例如，‘a sitting cat’ vs. ‘a laying cat’），生成的两幅图像在结构和特征上也大相径庭。
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。
为了加速DETR收敛，论文提出了简单而有效的Spatially Modulated Co-Attention（SMCA）机制，通过在初始边界框位置给予较高的协同注意力响应值的约束来构建DETR的回归感知协同注意力。此外，将SMCA扩展为多头注意力和尺度选择注意力后，对比DETR可以实现更好的性能（108周期45.6 mAP vs 500周期43.3 mAP）
DeepSpeed有很多不错的功能：Training Overview and Features - DeepSpeed
今天将分享Unet的改进模型SAU-Net，改进模型来自2020年的论文《SAU-Net Effient 3D Spine MRI Segmentation Using Inter-Slice Attention》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
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