Beyond Skip Connections: Top-Down Modulation for Object Detection CVPR2017 under review code ：(coming...这里想说的是 不管大目标还是小目标，都可以用 Top-Down Modulation 检测出来! ?...这里我们对标准的 自下而上的前向 CNN网络加入一个自上而下 top-down 网络，使用 lateral connections 连接起来。...modulation 通过这些 connections 选择合适的滤波器实现，top-down 网络负责整合信息。 Top-Down Modulation 网络基础模块 ?...考虑到 Top-Down Modulation 这个模块网络结构的可变性，检测精度，时间，检测应用场景，网络结构等 都是相互关联。
指的是策略，究竟是先 “人体”（top）还是先 “部位” （bottom）： top-down（先人体，再部位：多人时，有两个缺点：①性能受到detector性能的影响；②功耗随着人数增多而直线上升）...bottom-up（先部位，再组装成人体） 究竟是哪种策略（top-down / bottom-up），主要看接了一个什么样的head。
今天我们来介绍一种由intel的工程师提出的Top-Down性能分析方法，本文主要由以下部分组成： Top-Down的产生背景 Top-Down方法介绍 Top-Down计算方法 背景 在进行性能优化的时候...方法 因此，Top-Down分析方法应运而生。...Top-Down方法会标记Memory Bound。...Top-Down层次结构能够带来的天然的安全性。正如我们前面说的，Top-Down是一棵决策树，这里面可能会有多个内部节点被标记，无论它们的父节点是否被标记。...Intel Top-down方法学综述 (2023).
前两天我们介绍了自上而下的注意力模型通用人工智能技术之'注意力'：Top-down Neural Attention ppt论文翻译及代码，今天来看一下demo和代码 下图是Top-down Neural...zdx3578/dpl.model.arch.pic/blob/master/excitationBP/Ebpdp.jpg下载 我们看看官方提供的demo，官方直接提供了训练好模型下载， Demo for Top-down...Neural Attention 展示如何使用 Excitation Backprop 可视化 CNN classifier's top-down attention 的例子 In [1]: ?
注意力是生物视觉思考等很重要的机制之一，这篇论文给出了更加接近生物注意机制的实现 我们首先给出论文12页ppt，接着是论文对译 ppt： 论文解读如下： abstract aim to model the top-down...Inspired by a top-down human visual attention model, we pro- pose a new backpropagation scheme, called...我们还将解释对比top-down注意力概念，它会对比一对自上而下信号的不同影响。自上而下的对比可以明显提高生成注意力模型的分辨能力。...where Pj is the parent node set of aj (in top-down order)....It follows that P(aj) can be computed in a top-down layer-wise fashion.
看图： paper 《Top-down Neural Attention by Excitation Backprop》[1]。...论文[1] 将过去的 top-down neural attention 成功“泛化”到 probabilistic 版本，并基于此提出并实现了一种叫 contrastive attention 的机制...如上文所述，Top-down neural attention 并不是本文[1] 首创。...但这个 idea 十分直观，即我们希望能让神经网络在学习过程中的注意力更加有选择性（selective），这种选择性的一种实现就是 top-down，或者说层次化（hierarchical）的——而这种实现也十分贴近我们真正的生物视觉机制...为了实现这种 top-down 机制，[2] 采用了一种 deterministic（相当于 binary）的 Winner-Take-All（WTA） 的方法，从而可以选择出与这个 top-down
而转移系统主要有分为三种：bottom-up、top-down和in-order的转移系统。...如果采用top-down的转移系统，非终结符入栈的顺序为 ? 如果采用in-order的转移系统，非终结符入栈的顺序为 ?...之前的top-down和in-order转移系统中并没有用到预测的短语集合 ? 和stack里的非终结符集合 ?...top-down转移系统 ? ? 上面两张图分别是top-down转移系统的转移过程和具体的转移示例。注意到REDUCE动作会将新的短语加入到 ? 集合中，并且从非终结符集合 ?...上面两张图分别是in-order转移系统的转移过程和具体的转移示例，大致细节和top-down转移系统类似。
但是稍稍修改就可以改为判别模型，也就是大家熟悉的基于转移的成分句法分析系统，并且转移系统是采用top-down方法的，也就是利用了句法树的前序遍历。...RNNG建立在top-down转移系统之上，top-down转移系统相比于bottom-up转移系统有一个好处，就是不需要二叉化，因为如果bottom-up转移系统不二叉化的话，REDUCE的状态就会有很多种可能...而top-down转移系统就不存在这个问题，直接归约到第一个父结点为止就行了。...本文应该也是第一个提出用RNN来实现top-down转移系统的，之前的方法都是用top-down的文法，或者是bottom-up的，例如Sochar2013的CVG，也是用二叉化后的RNN学习结点的语义表示...Top-down句法分析和生成 这部分主要介绍RNNG的两个变体，一个是top-down的句法分析系统，还有一个是稍稍修改后的生成系统。
该模型分为编码与解码两部分，其中编码部分就是利用双向LSTM将每个词和短语表示成向量，解码部分提出了两种模型，一种是chart模型，类似于CKY算法，另一种是top-down模型，就是自顶向下的贪心算法...top-down解码模型 top-down模型其实就是自顶向下贪心的选择每一个短语的最大label和split。 其中叶子结点处依然还是直接找得分最高的那一维： ? 对于一般的 ?...动态Oracle top-down模型在每一个 ? 处都计算出得分最高的label和split，然后与标准树对应的 ? 作比较，计算出loss。...不仅结果更好，处理速度也有很大提升，chart模型一秒钟能处理20.3句话，top-down模型一秒钟能处理75.5句话。...本文提出的基于span表示与得分，从而进行chart解析或者top-down解析的模型是当时结果最好的模型。而且该模型非常的简单，不再需要复杂的语法规则。
太长不看版 MMPose 1.0 带来的 6 大全新体验： 基于模型训练引擎 MMEngine 的架构设计，使模型训练流程更直观，代码更简化，接口更统一 新增姿态编解码器模块，统合姿态前后处理过程 统一 top-down...图 4 MMPose 1.0 中的编解码器及其配置：整合代码、配置方便 统一的 top-down 和 bottom-up 数据接口 自顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up）是姿态估计中重要的两种方法范式...Top-down 方法首先检测目标位置，然后在检测框中检测单个目标的关键点；Bottom-up 方法直接在整幅图像上检测所有关键点，然后将属于同一目标的关键点划分为一组。...图 5 姿态估计中的 2 类重要方法：top-down 和 bottom-up 在旧版本的 MMPose 中，top-down 和 bottom-up 使用不同的 dataset 类，数据格式上存在一定差别...这导致 top-down 和 bottom-up 两类算法之间功能相似的模块无法复用，而每类算法各自的模块之间又存在耦合（如 dataset 与 evaluation 耦合，model 与 visualization
是采用Top-down还是Bottom-up的方式呢？对于小型应用我们直接采用Top-down即可，对于大型应用则采用Bottom-up更合适。...（根据过往经验将大规模的问题域拆分成多个小规模的问题域，然后对小问题域采用Top-down方式，若无法直接采用Top-down方式则继续拆分，然后将多个小问题域的值域组合即可得到大问题域的值域） 无论是...Top-down还是Bottom-up方式，都要将View构建为树结构（这很符合DOM结构嘛）。
目标检测有2种主流:top-down和bottom-up。最先进的方法大多属于第一类。在本文中，作者证明了bottom-up方法与top-down的方法具有同样的竞争能力，并且具有更高的召回率。...所有top-down的方法都将每个目标建模为一个先验点或预定义的Anchor boxes，然后预测到边界框的相应偏移量。top-down方法更多是将目标视为一个整体，这简化了生成边界框的后处理。...然而，top-down方法通常难以感知特殊形状的物体(例如，物体的高宽比很大)。图1(a)显示了top-down方法不能覆盖列车的情况。...证明了bottom-up方法是必要的，并且与top-down方法一样具有竞争力。...2相关工作 2.1 Top-down方法 Top-down方法首先找到代表整个目标的proposals，然后通过对proposals进行分类和回归，进一步确定类和目标的边界框。
在COCO关键点数据集上，该姿态估计方法在准确性（比之前最好的结果要高4个点的mAP）和速度方面均优于所有之前的自下而上（Bottom-Up）方法; 它在准确性上也可以与最好的自顶向下（Top-Down...多人姿态估计分为Bottom-Up方法和top-down方法两个方向。...Top-Down方法 将人体检测和关键点检测分离，在图像上首先运行一个人体检测器，找到所有的人体实例，对每个人体子图再使用关键点检测，这类方法往往极其慢，但姿态估计准确度较高。...COCO test-dev数据集上的结果，BU是Bottom-Up方法，TD是Top-Down方法 ? 使用不同的骨干网络性能比较 ?
Top-down attention 和 bottom-up attention 以上公式推导是针对二分类问题的，对于多分类问题，只需要将参数W变为针对每个类不同的Wk即可，公式如下： ?...其中tk项是top-down attention而h项是bottom-up attention。...作者这样分，也是受一篇2006年CVPR论文的启发，从下面的摘要可以看出(怀念750张图片就可以发CVPR的时代……)， top-down attention 是用目标驱动的方式来进行visual search...以上介绍的 top-down attention 和 bottom-up attention 合在一起就是 attentional pooling 的实现方式。...论文中，对于秩为P的近似，作者采用P个bottom-up feature maps 和 C个 top-down feature maps 来相乘，这时候公式(6)就需要发生改变，Figure 1 中的Xb
【导读】在CVPR2017上举办的VQA（Visual Question Answering）比赛中，基于双向注意力机制视觉问答（Bottom-Up and Top-Down Attention for...其主要贡献在于提出了Bottom-Up and Top-Down Attention的机制， 不仅用一个个的单词，来指代检测到的物体，这种方法在含空间信息的同时还可以对应多个单词，比如一个形容词和名词，...Bottom-Up and Top-Down Attention for Visual Question Answering 这是一个高效的PyTorch实现，是2017 VQA Challenge..."Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering" (https://arxiv.org
人体姿态估计总的来说有两大类方法： top-down and bottom-up top-down： 就是首先检测图像中的所有人，然后分别对每个人进行人体姿态估计 one detects person
My Answer In my opinion, the bottom-up method and the top-down with memory (or recursive with memory)...difference between them is the way they fulfill the memory space and how they cut the recursion tree. top-down
文章说到了很多精彩的内容,从SQLite for ADO.NET 2.0 Data Provider 到 实体框架EF, 还有ORM的概念,列出了ORM的完整视图 介绍了ORM的四个方向，即自上而下(Top-down...从个人感受上看，NHibernate显然是从上而下(Top-down)的方式，天然的POCO支持就是最好的佐证。...其实ORM和DP的存在就是要实现这两个方向的能力和支持，否则就没有存在的必要，因为自上而下(Top-down)和自下而上(Bottom-up)两种方式由来已久，解决这两个方向的问题，ORM工具或E/R模型编程未必是最好的方式
如下工单，消耗了一些原辅料， 拿其中的某个原辅料批次来执行事务代码MB56, Top-Down Analysis, 系统提示：Top-down expansion is not possible
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