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实战级Stand-Alone Self-Attention in CV,快加入到你的trick包吧 | NeurIPS 2019

论文提出stand-alone self-attention layer,并且构建了full attention model,验证了content-based的相互关系能够作为视觉模型特征提取的主要基底...在图像分类和目标检测实验中,相对于传统的卷积模型,在准确率差不多的情况下,能够大幅减少参数量和计算量,论文的工作有很大的参考意义undefined  来源:【晓飞的算法工程笔记】 公众号 论文: Stand-Alone...local self-attention layer,将内容之间的关系(content-based interactions)作为主要特征提取工具而不是卷积的增强工具,能够同时处理大小输入,另外也使用这个stand-alone...Self-Attention   与传统的attention不同,self-attention应用于单个context而不是多个context间,能够直接建模context内长距离的交互信息,论文提出stand-alone...的替换进行实验,使用attention-based主干准确率差不多,且能够直接减少22%参数,而对主干网络和FPN同时替换成attention layer则能进一步下降34%参数和39%计算量 Where is stand-alone

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    【论文笔记系列】- Understanding and Simplifying One-Shot Architecture Search

    文章认为好的search space需要满足以下条件: search space需要足够large和expressive,这样才能探索更丰富多样的候选网络架构 one-shot模型在验证集上的准确率必须与stand-alone...下面只介绍一个比较有意思的实验结果,即 Dropout rate对结果的影响: 结果如下图示: 设置的概率值太小的话(最左),可以看到one-shot模型的整体准确率都不高,但是retrain之后的stand-alone...理解one-shot模型 由上图我们可以看到(以最左图为例),one-shot模型的准确率从0.1~0.8, 而stand-alone(即retrain之后的子模型)的准确率范围却只是0.92~0.945...换句话说: 在移除一些不太重要的操作时,可能会使one-shot模型准确率有所降低,但是最后对stand-alone模型性能的预测影响不大。...而如果把一些最重要的操作移除之后,不仅对one-shot模型影响很大,对最后的 我理解是这个意思 状态 one-shot 模型准确率 stand-alone模型准确率 移除操作之前 80% 92% 移除不太重要的操作

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