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今天为大家带来的是《HIERARCHICAL DIALOGUE UNDERSTANDING WITH SPECIAL TOKENS AND TURN-LEVEL ATTENTION》
出版：ICLR文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-607399.html
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BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 视觉转换器的核心组成部分，注意力是捕捉长期依赖关系的有力工具 计算跨所有空间位置的成对token交互时，计算负担和沉重的内存占用 提出了一种新的动态稀疏注意，通过双层路由实现更灵活的内容感知计算分配 过程：
原论文链接-DCAM-Net: A Rapid Detection Network for Strip Steel Surface Defects Based on Deformable Convolution and Attention Mechanism | IEEE Journals Magazine | IEEE Xplore DCAM-Net: A Rapid Detection Network for Strip Steel Surface Defects Based on Deformable Convolution and Attention Mechanism（论文标题） 带钢 (the strip steel)表面缺陷检测
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
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
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
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
【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
在深度学习技术的飞速发展中，Transformer模型无疑成为了当今研究的热点，它凭借其独特的架构和强大的表达能力，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。 今天，特意为大家整理了14篇Transformer热门论文，这些论文涵盖了注意力机制、架构改进
本篇论文是2021年新发表的一篇论文。也是目前有源码的论文中唯一一篇使用transformer模型和注意力机制的论文源码（pytorch和tensorflow版本均有） 论文及源码见个人主页： https://download.csdn.net/download/qq_45874683/87658878 （论文加源码）基于deap数据集的transformer结合注意力机制脑电情
