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标题:基于卷积和注意力机制的小样本目标检测 作者:郭永红，牛海涛，史超，郭铖 郭永红，牛海涛，史超，郭铖．基于卷积和注意力机制的小样本目标检测 [J/OL]．兵工学报. https://link.cnki.net/urlid/11.2176.TJ.20231108.1418.002 典型的FSOD使用Fast R-CNN作为基本的检测框架 本文亮点:引入
图神经网络的任务可以分为直推式(Transductive)学习与归纳(Inductive)学习： Inductive learning，翻译成中文可以叫做 “归纳式学习”，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。在图学习的训练过程中，看不到没有标注的节点，训练时只需要图的局部，不必一次
摘要 一、简介 3研究方法 3.1标准卷积操作回顾 3.2空间注意力回顾 3.3 空间注意与标准卷积运算 3.4创新空间注意力和标准卷积操作 入数据 总结 空间注意力被广泛用于提高卷积神经网络的性能。但是，它也有一定的局 限性。 本文提出了空间注意有效性的新视角，即空间注意
先前的大量研究表明，注意力机制在提高深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法要么忽略通道和空间维度的建模注意力，要么引入更高的模型复杂性和更重的计算负担。为了缓解这种困境，在本文中，我们提出了一种轻量级且高效的多维协
在深度卷积神经网络中，通过构建一系列的卷积层、非线性层和下采样层使得网络能够从全局感受野上提取图像特征来描述图像，但归根结底只是建模了图像的空间特征信息而没有建模通道之间的特征信息，整个特征图的各区域均被平等对待。 在一些复杂度较高的背景中，容
注意力机制可以增加少量参数的情况下来提升计算精度和模型性能，在论文中常用的注意力模块合集(上)中介绍了三种注意力机制，它们分别是CA、CBAM和SE，均在目标检测和语义分割领域内能够提升模型的性能，废话不多说，直接开始讲解剩下的论文中常用的注意力模型。 1、
论文：基于并行注意力 UNet的裂缝检测方法（Parallel Attention Based UNet for Crack Detection）； 发表：2021年发表在《计算机研究与发展》上。 问题：裂缝图像中存在噪声、光线、阴影等因素干扰； 解决方法：比较流行的解决方案是嵌入注意力机制以抑制各种干扰； 缺点：现有的注
轻量级卷积神经网络（CNNs）专为移动设备上的应用而设计，具有更快的推理速度。卷积操作只能捕获窗口区域内的局部信息，这限制了性能的进一步提升。将自注意力引入到卷积中可以很好地捕获全局信息，但这将大大增加实际速度的负担。在本文中，我们提出了一种硬件友
图是指一系列相互连接的节点，且每个节点自己也具有一定的特征。如下图所示即一个典型的图结构。 该图一共有五个结点，每个结点有自己的特征Fi.另一方面，为了描述图的结构特点，常用邻接矩阵A和度矩阵D.其中，对于一个N个结点的图来说，邻接矩阵A为一个大小为N*N的
【论文原文】 ：Few-shot Medical Image Segmentation with Cycle-resemblance Attention 博主： 小样本学习，语义分割，自监督，原型 推荐相关论文： 近年来，由于医学影像应用需求的不断提高以及对医学图像标注的专业要求，小样本学习在医学图像语义分割领域越来越受到重视。为了
