本文总结近两年语义分割领域对 attention 和“低秩”重建机制的探索，并介绍笔者被 ICCV 2019 接收为 Oral 的工作：Expectation-Maximization Attention...Attention 机制继在 NLP 领域取得主导地位[1]之后，近两年在 CV 领域也开始独领风骚。率先将之引入的是 Kaiming He 组的 Nonlocal[2]。...仅2018年，在语义分割领域就有多篇高影响力文章出炉，如 PSANet[3]，DANet[4]，OCNet[5]，CCNet[6]，以及今年的Local Relation Net[7]。...在笔者做过的语义分割实验中， query 和 key 共享，节省一些参数，并且这样计算出的 ? 是个对称矩阵。甚至可以考虑将 ? 转换省略，直接用 ? 本身计算，而把 ?...这里只说一下自己对语义分割这个任务的分析。我们用来抽取 Feature 用的 ResNet，在 ImageNet 千类数据集上训练，因此特征维度至少 1000 维。
初识图像分割 顾名思义，图像分割就是指将图像分割成多个部分。在这个过程中，图像的每个像素点都和目标的种类相关联。图像分割方法主要可分为两种类型：语义分割和实例分割。...综合来看，大家认为语义分割目前存在以下问题： 研究进展趋缓，甚至已进入瓶颈期，提升 0.5 mIoU 都非常困难； 数据集受限，少有的几个数据集已经刷到接近天花板； 算力消耗大，学界和一些小型业界团队往往被算力掣肘...其他答主也指出了一些尚待研究的方向，比如轻量级语义分割、点云分割、实时分割、如何更有效地利用数据等。喜欢挑战的同学还可以去啃全监督语义分割，但需要丰富的机器资源。...对于致力于深耕图像分割的同学，机器之心之前也报道过一些学习资料，大家可以点击链接查看： 在参加了 39 场 Kaggle 比赛之后，有人总结了一份图像分割炼丹的「奇技淫巧」 9102 年了，语义分割的入坑指南和最新进展都是什么样的...用 Attention 玩转 CV，一文总览自注意力语义分割进展 参考链接： https://towardsdatascience.com/image-segmentation-in-2020-756b77fa88fc
先是何恺明等人用简单的掩蔽自编码器（MAE）证明了 Transformer 扩展到 CV 大模型的光明前景；紧接着，字节跳动又推出了部分指标超过 MAE 的新方法——iBOT，将十几项视觉任务的 SOTA...这些进展给该领域的研究者带来了很大的鼓舞。 在这样一个节点，我们有必要梳理一下 CV 领域 Transformer 模型的现有进展，挖掘其中有价值的经验。...受 NLP 领域自注意力机制成功的启示，一些基于 CNN 的模型开始尝试通过空间 [14]–[16] 或通道 [17]–[19]层面的额外自注意力层来捕获长程依赖，而另一些模型则试图用全局 [20] 或局部自注意块...例如，其中一些进展可能不仅有助于增强图像分类骨干的表现，还能在检测、分割任务中取得不错的结果。...前者用一个金字塔 stem 代替分辨率固定的柱状结构，后者可以防止注意力图过于平滑，并在较深的层中增加其多样性。此外，他们还回顾了目前可用的自监督方法。
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 写在前面 注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。...作为一个即插即用的模块，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。 1....Motivation 细粒度的像素级任务（比如语义分割）一直都是计算机视觉中非常重要的任务。...基于此，作者提出了一个即插即用的模块——极化自注意力机制（ Polarized Self-Attention(PSA)），用于解决像素级的回归任务，相比于其他注意力机制，极化自注意力机制主要有两个设计上的亮点
在实验中发现，分类任务更关注语义信息丰富的地方，而回归任务比较关注物体的边界处。...SAN：探索用于图像识别的自注意力 ?...最近的工作表明，自注意力（self-attention）可以作为图像识别模型的基本构建块。我们探索自注意力的变化并评估其对图像识别的有效性。我们考虑两种形式的自注意力力。...一个是pairwise self-attention，它概括了标准点积的注意力，并且从根本上讲是一个set operator。另一个是patchwise self-attention，它比卷积更强大。...我们还进行了一些实验，以探究学习的表示的鲁棒性，并得出结论，自注意力网络在鲁棒性和泛化方面可能具有显著的好处。 ? Self-attention block ? 实验结果，涨点明显！ ? ?
全景分割是一个计算机视觉问题，它是现在许多应用程序的核心任务。 它分为语义分割和实例分割两部分。 语义分割就比如为图像中的每个像素分配语义标签，例如「人」和「天空」。...cross attention（也就是将相同语义标签的像素分在同一组），从而更好地适应视觉任务。...结构总览 研究人员将从聚类的角度进行重新解释，而不是直接将交叉注意力应用于视觉任务而不进行修改。...从聚类的角度重新构建MaskTransformer的交叉注意力，显著提高了分割性能，并简化了复杂的Masktransformer管道，使其更具可解释性。...为了将典型的MaskTransformer解码器（由交叉注意力、多头自注意力和前馈网络组成）转换为上文提出的k-means交叉注意力，只需将空间方式的softmax替换为集群方式最大参数。
前言 本文将从单头Attention工作原理、多头Attention工作原理、全连接网络工作原理三个方面，实现一文搞懂Transformer的工作原理。...工作原理：单头Attention通过计算每个token的查询向量与所有token的键向量的点积，并经过softmax归一化得到注意力权重，再将这些权重应用于值向量进行加权求和，从而生成每个token的自注意力输出表示...分割多头：经过线性变换后，Query、Key和Value向量被分割成多个头。每个头都会独立地进行注意力计算。 缩放点积注意力：在每个头内部，使用缩放点积注意力来计算Query和Key之间的注意力分数。...每个解码器层都有三个子层，掩蔽自注意力层（Masked Self-Attention）、Encoder-Decoder注意力层、前馈神经网络（Feed-Forward Network）。...Decoder（解码器）结构 工作原理：Multi-Head Attention的输出，经过残差和norm之后进入一个两层全连接网络。 全连接网络 参考：架构师带你玩转AI
，注意力机制也成了一个研究热点。...在炼丹笔记《Attention函数手册》一文中，我们介绍了各种权重函数，A（Q，K）的计算方式包括Concat策略、Minus、Add、Dot Product、Bilinear Dot、Scaled-dot...从2020年，Transformer开始在CV领域大放异彩：图像分类，目标检测，语义分割，图像生成等。...在《霸榜各大CV任务榜单，Swin Transformer横空出世》一文中，我们探讨了将Transformer从NLP转移到CV的策略，之前计算机视觉相关的任务主要被CNN所统治。 ?...谷歌原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构，并且在设计上非常简单，在 ImageNet 数据集上也实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能。
本文收录 5 月 以来值得关注的 Transformer 相关开源论文，包括基于 Transformer 的自监督学习方法在 CV 任务中应用、视觉跟踪、视频预测、语义分割、图像配准，以及 1 篇针对...更值得注意是，多功能的 Swin Transformer 骨干可以在下游任务（如目标检测和语义分割）上评估所学到的表征，与最近一些建立在 ViT/DeiT 上的方法相反，由于 ViT/DeiT 没有被驯服用于这些密集的预测任务...标签：Transformer+自监督学习 02 TrTr: Visual Tracking with Transformer 来自东京大学 东京大学学者提出一种基于强大注意力机制的新型跟踪器网络...05 Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation 来自 Inria 提出一个基于 Vision Transformer（ViT）的新的语义分割方法...标签：Transformer+语义分割 06 Do You Even Need Attention?
，因此自注意力机制有望改善计算机视觉系统。...具体而言，该研究提出了自注意力的两个扩展，并与自注意力的更高效实现相结合，提高了这些模型的运行速度、内存使用率和准确率。...在目标检测和实例分割等较难的任务上，该研究简单的局部自注意力和卷积混合算法在非常强大的基线上显示出性能提升。这些实验结果标志着在卷积模型主导的传统环境下，自注意力模型又迈出了新的一步。...Ni 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.02253.pdf 摘要：卷积操作（convolution）与自注意力操作（self-attention）是深度学习两大核心的基础网络计算单元...推荐：兼顾卷积与自注意力操作的互补优势，不需要额外算子支持，在分类、检测、分割等主流 SOTA 实验上取得了显著的性能提升。
用强化学习做数据增强 用合成数据训练深度神经网络 用Polygon-RNN++做图像分割自动标注 DAWNBench：寻找快速便宜的训练方法 BigGAN：最领先的图像合成研究 视频到视频合成 语义分割...接下来发展出了注意力（Attention）。这种机制，不强迫网络将所有输入信息编码城一个固定长度的向量，在解码过程中还能重新引入输入序列，还能学习输入序列和输出序列中哪一部分互相关联。...再进一步，就发展到了自注意力（Self-Attention），和谷歌“Attention is all you need”论文提出的Transformer架构。 ?...Transformer架构的编码器用自注意力机制为输入序列生成一组表征，解码过程也使用注意力机制。 说完注意力的发展，我们再看一下NLP的一个关键基础：词嵌入。 ?...量子位之前有回顾2018年深度学习进展、NLP进展的文章，也都详细谈了BERT。 一文看尽2018全年AI技术大突破 不只有BERT！
在下游视觉任务中，SepViT在ADE20K语义分割任务达到50.4%的mIoU，基于RetinaNet的COCO目标检测任务达到47.5AP，基于Mask R-CNCN的48.7 box AP检测和分割任务实现...为了验证SepViT的有效性，作者对一些典型的视觉任务进行了一系列实验，包括ImageNet-1K分类、ADE20K语义分割、目标检测和实例分割。...最近，PVT和Swin同步提出了对密集预测任务(如目标检测、语义和实例分割)友好的层次结构。...3.2 深度可分离自注意力机制 1、Depthwise Self-Attention(DWA) 与一些开创性的作品类似，SepViT是建立在基于Window的Self-Attention方案之上的。...4.2 图像分类 4.3 目标检测 4.4 语义分割 4.5 实例分割 5参考 [1].SepViT: Separable Vision Transformer 声明：转载请说明出处
基于这些观察，本文针对模型解释和基准测试提出了一系列建议，重点介绍了机器学习的最新进展，以提高从实验室到实际应用的鲁棒性和可移植性。...，大多数下游应用程序（例如目标检测和语义分割）仍将ResNet变体用作backbone。...此改进还有助于下游任务，包括目标检测，实例分割和语义分割。...在这项研究中，作者指出注意力权重只是决定self-attention模块输出的两个因素之一,其实还有另一个向量：transformed input vectors。...对BERT和基于Transformer的神经机器翻译系统中的自注意模块进行了分析，发现（1）BERT的注意力模块对特殊tokens的关注度不高，（2）Transformer的注意模块很好地捕获了单词对齐
本研究中强化学习范式总览。 ?...在本文中，来自新加坡南洋理工大学和高性能计算研究所的研究者提出了一种新颖的注意力 GNN，它通过结合三重注意力机制（triple-attention mechanism），即节点自注意力、邻域注意力和层记忆注意力...本研究中用于少样本学习的注意力 GNN 框架总览。 ? 各种方法在 mini-ImageNet 和 Tiered-ImageNet 数据集上的少样本平均分类准确率结果比较。 ?...即使 UGC 不能很快得到解决，Minzer 的论文在解决之前无法解决的问题方面也取得了重大进展。 ?...这三种图像输入范式可以将分割分为两部分，并因而保证输入表现出更大的通用性。 ?
FAN，在分类、检测、分割多个CV任务上SOTA，代码已开源！...作者还展示了在两个下游任务中SOTA的准确性和鲁棒性：语义分割和目标检测。 02 Motivation 视觉识别的最新进展标志着视觉Transformer的兴起，成为最先进的模型。...Efficient Channel Self-attention 在通道维度上应用传统的自注意力计算机制有两个限制。 第一个是计算开销。引入的CA的计算复杂度与D 成二次比例，其中D是通道维数。...上表给出了不同形式的通道注意力对GPU内存消耗、清晰图像精度和鲁棒性的影响。与原来的自注意模块相比，SE attention消耗的内存更少，实现了相当清晰的图像精度和模型鲁棒性。...上表给出了本文方法和其他SOTA方法在语义分割任务上的实验结果。 上表给出了本文方法和其他SOTA方法在目标检测任务上的实验结果。 上图给出了有脉冲噪声和雪污染图像的分割可视化结果。
除了基本的图像分类，Transformer还被用于解决更多的计算机视觉问题，例如目标检测、语义分割、图像处理和视频理解，并且都得到了出色的结果。...高级视觉处理是指对图像关键内容的标记，例如目标检测、语义分割和车道检测。...此外，由于不存在这种限制，自注意力机制还能根据任务目标和自注意力层的位置来学习最合适的归纳偏置。...，表明自注意力层可以（并且确实）像卷积层那样起作用： 从理论上讲，存在建设性的证据，表明自注意力层可以表示任何卷积层。...所以，自注意力机制和卷积层是很相似的。 人们近期一直在探索极端的替代方案，就是用Transformer完全替代CNN。
同时，计算机视觉的很多任务都是由于语义信息不足从而影响最终的性能。自注意力机制通过捕捉全局的信息来获得更大的感受野和上下文信息。...，如语义分割，目标检测。...RelatedWorks ---- Attention is all you need [1] 是第一篇提出在序列模型中利用自注意力机制取代循环神经网络的工作，取得了很大的成功。...Danet [3]是来自中科院自动化的工作，其核心思想就是通过上下文信息来监督语义分割任务。...作者采用两种方式的注意力形式，如下图所示，分别是spatial和 channel上，之后进行特征融合，最后接语义分割的head 网络。思路上来说很简单，也取得了很好的效果。 ?
前者负责对视觉内容的理解，将视觉语言编码为富含语义信息的特征表达，后者则依据编码后的特征表达来解码出相应的语言描述。 自洽 各自文化的起点都是从蹒跚学步的孩童开始，渐渐形成一个完备自洽的体系。...故在 2019 年，我们提出了一种多层次的树形语义结构（HIP [3]），它囊括了从语义分割后的物体实例到检测后的物体区域再到整个图像的不同层级之间的语义信息。...如下图，早期的注意力机制 soft-attention [7] 会依据条件特征 Q（解码器当前的隐状态）与每一个图像局部区域特征 K 的线性融合来获取该区域对应的注意力权重，再将每一个注意力权重作用于局部区域特征...在这两年也涌现了多种升级版本的注意力机制，比如自顶向下的 top-down attention（Bottom-Up [6]）、同时捕捉多种注意力的 multi-head attention（Transformer...[8]）和利用门控进一步过滤注意力的 attention on attention（AoANet [9]）。
Mugs 自监督学习整体框架。 在 ImageNet-1K 上 Linear Probing 和 KNN 的精度对比。 Mugs 预训练的 ViT-Base/16 上的自注意力可视化。...://arxiv.org/pdf/2201.13027v1 摘要：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...这种局部注意力从图像内容出发，把特征相似的 token 聚成类，并且只在每类特征的内部计算自注意力，相比全局自注意力显著降低了计算量，同时基本保留了原始的全局自注意力机制对远距离特征依赖的建模能力。...自动驾驶规划语义 DoS 漏洞的问题定义。 Planfuzz 系统设计总览。 Autoware.AI 车道行驶的语义 DoS 漏洞以及可能带来的追尾。...推荐：畏首畏尾的自动驾驶安全风险：自动驾驶规划中语义 DoS 漏洞系统化分析。
导读：PaddleCV是飞桨开源的产业级CV工具与预训练模型集，提供了依托于百度实际产品打磨，能够极大地方便 CV 研究者和工程师快速应用。...图像语义分割 图像语意分割顾名思义是将图像像素按照表达的语义含义的不同进行分组/分割，图像语义是指对图像内容的理解，例如，能够描绘出什么物体在哪里做了什么事情等，分割是指对图片中的每个像素点进行标注，标注属于哪一类别...分割任务主要分为实例分割和语义分割，实例分割是物体检测加上语义分割的综合体，上文介绍的MaskRCNN是实例分割的经典网络结构之一。...Attention Cluster和StNet是百度自研模型，分别发表于CVPR2018和AAAI2019，是Kinetics600比赛第一名中使用到的模型。 ?...当前，介绍了CRNN-CTC模型和基于注意力机制的序列到序列模型。 ? CRNN-CTC模型结构 ? 基于注意力机制的序列到序列模型结构： ?
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