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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.01146.pdf
本文的重点是在权衡参数、FLOPs和性能的同时，为密集预测开发现代、高效、轻量级的模型。倒立残差块(IRB)是轻量级CNN的基础结构&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-616222.html
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Title: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention Paper: https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdf Code: https://github.com/rayleizhu/BiFormer 众所周知， Transformer 相比于 CNNs 的一大核心优势便是借助自注意力机制的优势捕捉 长距离上下文依赖 。正所谓物极必反，在原始的 Transformer 架构设计中，这
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Title: Efficient and Explicit Modelling of Image Hierarchies for Image Restoration PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.00748 Code: https://github.com/ofsoundof/GRL-Image-Restoration.git 全局，区域和局部范围的特征可以很好地被神经网络用于图像恢复任务，本文提出了一种基于锚点 Anchored 的条纹自注意力机制用于实现全
💡💡💡 本文全网首发独家改进： 提出新颖的注意力BSAM（BiLevel Spatial Attention Module），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM， Channel Attention+Spartial Attention升级为新颖的 BiLevel Attention+Spartial Attention 1）作为注意力BSAM使用； 推荐指数：五星 BSAM VS CBAM | 野外烟雾
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在之前使用长短期记忆网络构建电力负荷预测模型的基础上，将自注意力机制 (Self-Attention)融入到负荷预测模型中。具体内容是是在LSTM层后面接Self-Attention层，在加入Self-Attention后，可以将负荷数据通过加权求和的方式进行处理，对负荷特征添加注意力权重，来突出
摘要： 交通流预测是交通领域研究和实践的一个重要课题。然而，由于交通流通常表现出高度非线性和复杂的模式，这是非常具有挑战性的。现有的交通流预测方法大多缺乏对交通数据动态时空相关性的建模能力，无法得到令人满意的预测结果。本文提出了一种新的基于注意
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： http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf SimAM（Simple Attenti
