attention详解(Attention attention)

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　　清华吉图胡世民团队的这篇关注机制火了！

　　在上周的arXiv中，这是最热门的一篇论文

　　和Twitter GitHub一样，也有很多热度

　　本文引用了近200篇文章，全面回顾了计算机视觉领域的各种注意机制。

　　经过大量的调查，论文将注意力机制分为几类，GitHub也提供了每类下提到的内容的PDF下载文件

　　现在，让我们一起来看看这篇论文。

　　主要内容，基于注意的模型在计算机视觉领域的发展大致分为四个阶段

　　将深度神经网络与注意机制相结合，代表就是RAM。

　　清晰的预测判别输入特征，以STN为代表。

　　并且隐式地和自适应地预测由SENet表示的潜在关键特征。

　　自我注意机制

　　，注意机制也分为通道注意、空间注意、时间注意、分支注意和两种混合类别

　　根据不同的类别，研究小组给出了它们的代表性和发展背景

　　频道关注(频道关注)

　　在深度神经网络中，不同特征图的不同通道往往代表不同的对象。

　　作为一个对象选择过程，通道注意力可以自适应地重新校准每个通道的权重，以决定关注什么。

　　，根据类别和发表日期对有代表性的渠道关注机制进行了分类，适用范围包括分类(Cls)、语义切分(SSeg)、实例切分(ISeg)、风格转换(ST)和动作识别(Action)。

　　其中(a)代表渠道产品，(I)强调重要渠道，以及(II)获取全球信息。

　　空间注意力

　　空间注意可以看作是一种适应性的空间区域选择机制。

　　它的应用范围不止于频道关注，还包括精细分类(FGCls)和图像字幕(ICap)。

　　时间注意(Temporal Attention)

　　注意力可以看作是一种动态的时间选择机制，它决定了什么时候应该注意，通常被用于视频处理中。

　　分支注意力

　　分支关注可以看作是一种动态的分支选择机制，通过多分支结构来决定关注什么。

　　通道空间注意(通道空间注意)

　　结合通道空间的注意机制可以自适应地选择重要的对象和区域，由剩余注意网络发起。

　　在剩余注意之后，为了有效利用全局信息，后续工作相继引入了全局平均池和自我注意机制。

　　时空注意

　　注意机制可以自适应地选择重要区域和关键帧。

　　，作者还提出了未来注意机制的一些研究方向

　　探索注意机制的充要条件

　　有没有一个通用的注意块，可以根据具体任务在各种注意机制中进行选择？

　　开发一个定性的和可解释的注意力模型

　　注意机制可以产生稀疏激活，促使我们去探索哪种架构更能模拟人类的视觉系统。

　　进一步探索基于注意力的预训练模式

　　研究注意力模型的新优化

　　找到一个简单，高效，有效的基于注意力的模型，可以广泛部署。

　　关于作者本文来自清华大学计算机系胡世民团队。

　　胡世民，清华大学计算机系教授，教育部长江学者，特聘教授。曾任IEEE、Elsevier、Springer等期刊主编、副总编、总编辑。

　　，他也是清华“计划”框架团队的负责人，这是中国高校第一个开源的深度学习框架。

　　第一，郭，胡世民教授的博士生，目前就读于清华大学计算机系，也是清华规划团队的一员。

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