Attention Fusion(어텐션 퓨전)란 무엇입니까?
Attention Fusion 어텐션 퓨전 - Unlike present works, this article presents a hierarchical self-attention fusion (H-SATF) model for capturing contextual information better among utterances, a contextual self-attention temporal convolutional network (CSAT-TCN) for sentiment recognition in the social Internet of Things, and a multibranch memory (MBM) network that stores self-speaker and interspeaker sentimental states into global memories. [1] Besides, we introduce a double-attention fusion (DAF) block to fuse the low-level and high-level features efficiently. [2] Finally, the two networks are optimized jointly through attention fusion. [3] A video multimodal emotion recognition method based on Bi-GRU and attention fusion is proposed in this paper. [4] In this study, we introduce a general framework to automatically diagnose different types of WSIs via unit stochastic selection and attention fusion. [5]본 논문은 기존의 작업과 달리 발화 간의 맥락 정보를 더 잘 포착하기 위한 H-SATF(hierarchical self-attention fusion) 모델, 소셜 사물 인터넷에서 감정 인식을 위한 CSAT-TCN(Contextual Self-Attention Temporal Convolutional Network), 및 자체 화자 및 화자 간 감상 상태를 글로벌 메모리에 저장하는 다중 분기 메모리(MBM) 네트워크. [1] 또한 저수준 및 고수준 기능을 효율적으로 융합하기 위해 이중 주의 융합(DAF) 블록을 도입합니다. [2] 마지막으로 두 네트워크는 Attention fusion을 통해 공동으로 최적화됩니다. [3] 본 논문에서는 Bi-GRU와 주의 융합을 기반으로 하는 비디오 멀티모달 감정 인식 방법을 제안한다. [4] 이 연구에서는 단위 확률적 선택과 주의 융합을 통해 다양한 유형의 WSI를 자동으로 진단하는 일반적인 프레임워크를 소개합니다. [5]
Channel Attention Fusion 채널 어텐션 퓨전
For the generator, a set of recursive modules including a physical degradation model and a multiscale residual channel attention fusion module integrate the spectral-spatial difference information between input images and estimated degradation images to restore the details of the fused image. [1] Secondly, a novel channel attention fusion strategy is proposed to improve the feature fusion and network ability. [2] To address the above problem, we propose a novel dual-channel scale-aware segmentation network with position and channel attentions (DSPCANet) for high-resolution aerial images, which contains an Xception branch and a digital surface model-based position and channel attention fusion (DSMPCF) branch to process the near-infrared, red, and green (IRRG) spectral images and DSM images, respectively. [3] In this paper, we proposed an effective deep convolutional neural network model of multi-scale spatial and channel attention fusion (MS-SCANet) for underwater image enhancement. [4]생성기의 경우 물리적 열화 모델과 다중 스케일 잔류 채널 주의 융합 모듈을 포함하는 일련의 재귀 모듈이 입력 이미지와 예상 열화 이미지 간의 스펙트럼-공간 차이 정보를 통합하여 융합된 이미지의 세부 정보를 복원합니다. [1] 둘째, 특징 융합과 네트워크 능력을 향상시키기 위한 새로운 채널 주의 융합 전략을 제안한다. [2] 위의 문제를 해결하기 위해 우리는 Xception 분기와 디지털 표면 모델 기반 위치 및 채널 주의 융합을 포함하는 고해상도 항공 이미지를 위한 위치 및 채널 주의(DSPCANet)가 있는 새로운 이중 채널 스케일 인식 분할 네트워크를 제안합니다. (DSMPCF) 분기를 통해 근적외선, 적색 및 녹색(IRRG) 스펙트럼 이미지 및 DSM 이미지를 각각 처리합니다. [3] 본 논문에서는 수중 영상 향상을 위한 다중 스케일 공간 및 채널 주의 융합(MS-SCANet)의 효과적인 심층 컨볼루션 신경망 모델을 제안했습니다. [4]
Residual Attention Fusion 잔류 주의 융합
Therefore, we proposed a residual attention fusion network (RAFN), which is an improved residual fusion (RF) framework, to effectively extract hierarchical features for use in single-image super-resolution. [1] Furthermore, we propose a residual attention fusion block (RAFB), whose purpose is to simultaneously focus on meaningful low-level feature maps and spatial location information. [2] The LFI module is a cascade of several dual residual attention fusion (DRAF) blocks with a dense connection structure. [3]따라서 우리는 단일 이미지 초해상도에서 사용할 계층적 특징을 효과적으로 추출하기 위해 개선된 RF(residual fusion) 프레임워크인 RAFN(residual Attention fusion network)을 제안했습니다. [1] 또한 의미 있는 저수준 기능 맵과 공간 위치 정보에 동시에 초점을 맞추는 것을 목적으로 하는 RAFB(residual Attention fusion block)를 제안합니다. [2] LFI 모듈은 조밀한 연결 구조를 가진 여러 DRAF(Dual Residual Attention fusion) 블록의 캐스케이드입니다. [3]
Spatial Attention Fusion 공간주의 융합
To address the aforementioned issues, a spectral–spatial attention fusion with a deformable convolution residual network (SSAF-DCR) is proposed for hyperspectral image classification. [1] Then we introduce spatial attention fusion mechanism for the adaptive fusion of features derived from edge maps and blurry images, and those representing shallow fine-grained details and in-depth abstract features. [2] To promote diversity in the contextual information, a spatial attention fusion mechanism is introduced to capture many local regions of interest in the attention fusion module. [3]앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 초분광 이미지 분류를 위해 SSAF-DCR(Deformable Convolution Residual Network)을 사용한 스펙트럼-공간 주의 융합이 제안되었습니다. [1] 그런 다음 에지 맵 및 흐릿한 이미지에서 파생된 기능과 얕은 세부 사항 및 심층 추상 기능을 나타내는 기능의 적응 융합을 위한 공간 주의 융합 메커니즘을 소개합니다. [2] 문맥 정보의 다양성을 촉진하기 위해 공간 주의 융합 메커니즘이 도입되어 관심 융합 모듈에서 많은 로컬 관심 영역을 포착합니다. [3]
Scale Attention Fusion
To address the problem, we proposed a multi-modality and multi-scale attention fusion network for land cover classification from VHR remote sensing images. [1] For capturing more spatial information with multi-scale semantic features, in the generator network, we insert a multi-scale attention fusion (MSAF) module between the encoder and decoder paths. [2]이 문제를 해결하기 위해 VHR 원격 감지 이미지에서 토지 피복 분류를 위한 다중 모드 및 다중 스케일 주의 융합 네트워크를 제안했습니다. [1] 다중 스케일 의미 기능으로 더 많은 공간 정보를 캡처하기 위해 생성기 네트워크에서 인코더와 디코더 경로 사이에 다중 스케일 주의 융합(MSAF) 모듈을 삽입합니다. [2]
Temporal Attention Fusion
Particularly, we propose a novel Bi-directional Spatial Temporal Attention Fusion Generative Adversarial Network (STA-GAN) to learn both spatial and temporal information to generate egocentric video sequences from the exocentric view. [1] Finally, a temporal attention fusion is employed for dynamically integrating all these parts. [2]특히, 우리는 공간 및 시간 정보를 모두 학습하여 외중심적 관점에서 자기중심적 비디오 시퀀스를 생성하는 새로운 양방향 공간 시간 주의 융합 생성적 적대 네트워크(STA-GAN)를 제안합니다. [1] 마지막으로 이 모든 부분을 동적으로 통합하기 위해 시간적 주의 융합이 사용됩니다. [2]
Modal Attention Fusion
IMAN introduces a cross-modal attention fusion module to capture cross-modal interactions of multimodal information, and employs a conversational modeling module to explore the context information and speaker dependency of the whole conversation. [1] Furthermore, a multi-modal attention fusion layer is applied to assign weights to different parts of each modality of source code and then integrate them into a single hybrid representation. [2]nan [1] 또한, multi-modal Attention fusion layer는 소스 코드의 각 양식의 다른 부분에 가중치를 할당하고 단일 하이브리드 표현으로 통합하기 위해 적용됩니다. [2]
Hierarchical Attention Fusion
To address this limitation, we introduce a hierarchical attention fusion network using multi-scale features for geo-localization. [1] The HRR module is proposed to adaptively integrate multi-level features through learning, acting as a hierarchical attention fusion mechanism. [2]이러한 한계를 해결하기 위해 우리는 지리적 위치 파악을 위한 다중 스케일 기능을 사용하는 계층적 주의 융합 네트워크를 도입합니다. [1] HRR 모듈은 계층적 주의 융합 메커니즘으로 작용하는 학습을 통해 다단계 기능을 적응적으로 통합하도록 제안됩니다. [2]
Visual Attention Fusion 비주얼 어텐션 퓨전
Meanwhile, we present a visual attention fusion (VAF) framework to enhance faces and lines in the saliency map, which are observed to be highly sensitive in the human visual system (HVS). [1] In this paper, we propose a cross visual attention fusion dual-path neural network with dual-constrained marginal ranking(DCAF) to solve the problem. [2]한편, HVS(Human Visual System)에서 매우 민감한 것으로 관찰되는 돌출 맵의 얼굴과 선을 향상시키기 위한 VAF(Visual Attention fusion) 프레임워크를 제시합니다. [1] 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 DCAF(dual-constrained marginal Ranking)를 사용하는 교차 시각 주의 융합 이중 경로 신경망을 제안합니다. [2]
Adaptive Attention Fusion 적응형 주의 융합
In the first stage, our multi-branch feature extraction network utilizes Adaptive Attention Fusion (AAF) modules to produce cross-modal fusion features from single-modal semantic features. [1] To address the above problems, we propose a special attention module called the Dual Crisscross Attention (DCCA) module for road extraction, which consists of the CCA module, Rotated Crisscross Attention (RCCA) module and Self-adaptive Attention Fusion (SAF) module. [2]첫 번째 단계에서 다중 분기 기능 추출 네트워크는 AAF(Adaptive Attention Fusion) 모듈을 사용하여 단일 모드 의미론적 기능에서 교차 모드 융합 기능을 생성합니다. [1] 위의 문제를 해결하기 위해 우리는 CCA 모듈, RCCA(Rotated Crisscross Attention) 모듈 및 SAF(Self-adaptive Attention Fusion) 모듈로 구성된 도로 추출을 위한 DCCA(Dual Crisscross Attention) 모듈이라는 특수 주의 모듈을 제안합니다. [2]
attention fusion module 어텐션 퓨전 모듈
For the generator, a set of recursive modules including a physical degradation model and a multiscale residual channel attention fusion module integrate the spectral-spatial difference information between input images and estimated degradation images to restore the details of the fused image. [1] To address the first problem, we design a non-local fusion module (NFM) and an attention fusion module (AFM), and construct the multi-level pyramids' architecture to explore the local and global correlations of rain information from the rain image pyramid. [2] Subsequently, the gated attention fusion module (GAFM) is applied to the RGB depth (RGB-D) information to obtain advantageous structural and spatial fusion features. [3] An attention fusion module is constructed to combine the features extracted by the artifact correction and SR modules. [4] It gathers multi-level features from two feature extractions and fuses them with the Multi-perspective Attention Fusion Module (MPAFM) we propose. [5] This paper proposes MBA which consists of pre-trained feature extractors, text encoder, image encoder, multimodal bilinear attention fusion module, and summary decoder to complete abstractive multimodal summarization task. [6] The model introduces combined attention fusion module and multiscale residual fusion module in the backbone network ResNet 50 to enhance the feature flow between residual blocks and better fuse multiscale features. [7] Besides, an attention fusion module is investigated to further improve the NDI and NGIA features. [8] To combine features from two paths, we propose a novel fusion strategy named Attention Fusion Module (AFM). [9] In this paper, we proposed a self-attention fusion module named as SAF module which combines spatial attention and channel attention in parallel to handle this problem. [10] Secondly, a mutual-perception attention fusion module is designed for simulating binocular fusion. [11] we further propose a multi-scale decoder with a novel dual attention fusion module (DAF), which can combine both the restored and known regions in a smooth way. [12] Besides, we construct our network with low-high pass block and edge attention fusion module, which extract spatial and semantic information effectively to improve the power line detection result along the boundary. [13] In addition, to further reconstruct more details of moire patterns, this paper proposes an efficient attention fusion module (EAFM). [14] IMAN introduces a cross-modal attention fusion module to capture cross-modal interactions of multimodal information, and employs a conversational modeling module to explore the context information and speaker dependency of the whole conversation. [15] We introduce the Self-Multi-Attention Fusion module, Multi-Attention fusion module, and Video Fusion module, which are attention based multimodal fusion mechanisms using the recently proposed transformer architecture. [16] In this paper, we aim to utilize the features from LR and HR space more efficiently and propose the novel network, which applies a frequency-slicing mechanism to divide features into LR and HR space, a direction-aware fusion residual group to extract distinctive features in LR space and an attention fusion module to recalibrate features in HR space. [17] Furthermore, we designed a dual-attention fusion module that can extract and enhance the spatial relationship of magnetic resonance imaging and applied the strategy of deep supervision in different parts of the proposed network. [18]생성기의 경우 물리적 열화 모델과 다중 스케일 잔류 채널 주의 융합 모듈을 포함하는 일련의 재귀 모듈이 입력 이미지와 예상 열화 이미지 간의 스펙트럼-공간 차이 정보를 통합하여 융합된 이미지의 세부 정보를 복원합니다. [1] 첫 번째 문제를 해결하기 위해 NFM(Non-Local fusion Module)과 AFM(Attention fusion Module)을 설계하고 다단계 피라미드 아키텍처를 구성하여 강우 이미지 피라미드에서 강우 정보의 지역적 및 전역적 상관 관계를 탐색합니다. . [2] 그 후, GAFM(gated Attention fusion module)을 RGB 깊이(RGB-D) 정보에 적용하여 유리한 구조적 및 공간적 융합 기능을 얻습니다. [3] 아티팩트 보정에서 추출한 특징과 SR 모듈을 결합하여 Attention fusion 모듈을 구성합니다. [4] 두 가지 기능 추출에서 다단계 기능을 수집하고 우리가 제안하는 MPAFM(Multi-perspective Attention Fusion Module)과 융합합니다. [5] 본 논문에서는 추상적인 다중 모드 요약 작업을 완료하기 위해 사전 훈련된 특징 추출기, 텍스트 인코더, 이미지 인코더, 다중 모드 이중 선형 주의 융합 모듈 및 요약 디코더로 구성된 MBA를 제안합니다. [6] 이 모델은 ResNet 50 백본 네트워크에서 결합된 주의 융합 모듈과 다중 스케일 잔류 융합 모듈을 도입하여 잔류 블록과 더 나은 융합 다중 스케일 기능 간의 기능 흐름을 향상시킵니다. [7] 또한 NDI 및 NGIA 기능을 더욱 향상시키기 위해 Attention fusion 모듈을 조사합니다. [8] 두 경로의 기능을 결합하기 위해 AFM(Attention Fusion Module)이라는 새로운 융합 전략을 제안합니다. [9] 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 주의와 채널 주의를 병렬로 결합한 SAF 모듈이라는 self-attention fusion 모듈을 제안하였다. [10] 둘째, 양안 융합 시뮬레이션을 위해 상호 인식 주의 융합 모듈이 설계되었습니다. [11] 우리는 또한 복원된 영역과 알려진 영역을 원활하게 결합할 수 있는 새로운 DAF(dual Attention fusion module)가 있는 다중 스케일 디코더를 제안합니다. [12] nan [13] nan [14] nan [15] nan [16] nan [17] nan [18]
attention fusion network 어텐션 퓨전 네트워크
To solve above problem, we propose a Multi-style Attention Fusion Network (MAFNet). [1] We design a novel multi-attention fusion network (MAFNet) based on the self-attention mechanism to extract the spatial features related to the sound source in the video frames and fuse them into audio features well. [2] To address the problem, we proposed a multi-modality and multi-scale attention fusion network for land cover classification from VHR remote sensing images. [3] In other words, Ordered Memory Attention Fusion Network is a comprehensive captioning model with the support of residual attention network and ordered memory module. [4] In this paper, we propose a cross-layer attention fusion network (CLAF-CNN) to solve the problem of accurately segmenting OARs. [5] To address this limitation, we introduce a hierarchical attention fusion network using multi-scale features for geo-localization. [6] In this article, a novel classification method called the deep group spatial-spectral attention fusion network is proposed for PAN and MS images. [7] In addition, the MLDNN also has a novel backbone, which is made up of three blocks to extract discriminative features, and they are CNN block, bidirectional gated recurrent unit (BiGRU) block and a step attention fusion network (SAFN) block. [8] Therefore, we proposed a residual attention fusion network (RAFN), which is an improved residual fusion (RF) framework, to effectively extract hierarchical features for use in single-image super-resolution. [9] To solve this problem, we propose a Dual-way Feature attention Fusion Network (DFFNet), which consists of two branches, optical remote sensing image branch and elevation feature branch. [10] Objective: To explore the performance of the attention-multiple instance learning (MIL) framework, an attention fusion network-based MIL, in the automated diagnosis of chronic gastritis with multiple indicators. [11] To improve the accuracy of multi-spectral semantic segmentation, an attention fusion network (AFNet) based on deep learning is proposed. [12] In this paper, we propose an Attention Fusion Network (AFN) and Food-Ingredient Joint Learning module for fine-grained food and ingredients recognition. [13] In the proposed framework, an attention fusion network is utilized to amalgamate the predictions of the individual models. [14] Therefore, in this letter, a multiattention fusion network (MAFN) for HSI classification is proposed. [15] In this paper, we propose a multiple attention fusion network (MAFN) with the goal of improving emotion recognition performance by modeling human emotion recognition mechanisms. [16] In this paper, we propose a novel Multi-head Attention Fusion Network (MAFN) to exploit aspect-level semantic information from texts to enhance prediction performance. [17]위의 문제를 해결하기 위해 MAFNet(Multi-style Attention Fusion Network)을 제안합니다. [1] 우리는 비디오 프레임에서 음원과 관련된 공간적 특성을 추출하고 오디오 특성에 잘 융합하기 위해 self-attention 메커니즘을 기반으로 하는 새로운 MAFNet(multi-attention fusion network)을 설계합니다. [2] 이 문제를 해결하기 위해 VHR 원격 감지 이미지에서 토지 피복 분류를 위한 다중 모드 및 다중 스케일 주의 융합 네트워크를 제안했습니다. [3] 즉, Ordered Memory Attention Fusion Network는 Residual Attention 네트워크 및 Ordered 메모리 모듈을 지원하는 포괄적인 캡션 모델입니다. [4] 이 논문에서는 OAR을 정확하게 분할하는 문제를 해결하기 위해 CLAF-CNN(Cross Layer Attention fusion network)을 제안합니다. [5] 이러한 한계를 해결하기 위해 우리는 지리적 위치 파악을 위한 다중 스케일 기능을 사용하는 계층적 주의 융합 네트워크를 도입합니다. [6] 이 기사에서는 PAN 및 MS 이미지에 대해 심층 그룹 공간-스펙트럼 주의 융합 네트워크라고 하는 새로운 분류 방법을 제안합니다. [7] 또한, MLDNN도 새로운 백본을 가지고 있는데, 이는 판별 특징을 추출하기 위한 3개의 블록으로 구성되며, CNN 블록, BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit) 블록, SAFN(Step Attention fusion Network) 블록입니다. [8] 따라서 우리는 단일 이미지 초해상도에서 사용할 계층적 특징을 효과적으로 추출하기 위해 개선된 RF(residual fusion) 프레임워크인 RAFN(residual Attention fusion network)을 제안했습니다. [9] 이 문제를 해결하기 위해 우리는 광학 원격 감지 이미지 분기와 고도 특징 분기의 두 분기로 구성된 Dual-way Feature Attention Fusion Network(DFFNet)를 제안합니다. [10] 목적: 다중 지표를 사용한 만성 위염의 자동 진단에서 주의 융합 네트워크 기반 MIL인 주의 다중 인스턴스 학습(MIL) 프레임워크의 성능을 탐색합니다. [11] nan [12] nan [13] nan [14] nan [15] 본 논문에서는 인간의 감정 인식 메커니즘을 모델링하여 감정 인식 성능을 향상시키는 것을 목표로 다중 주의 융합 네트워크(MAFN)를 제안한다. [16] 이 논문에서는 예측 성능을 향상시키기 위해 텍스트의 측면 수준 의미 정보를 활용하는 새로운 MAFN(Multi-head Attention Fusion Network)을 제안합니다. [17]
attention fusion mechanism 주의 융합 메커니즘
To address the problems of complex water scenes with scale changes, much background information and inability to focus on key features, this paper proposes a multi-scale surface target recognition algorithm based on attention fusion mechanism. [1] Then we introduce spatial attention fusion mechanism for the adaptive fusion of features derived from edge maps and blurry images, and those representing shallow fine-grained details and in-depth abstract features. [2] To promote diversity in the contextual information, a spatial attention fusion mechanism is introduced to capture many local regions of interest in the attention fusion module. [3] Then, a simple co-attention fusion mechanism is used to dynamically combine information from the CSE and NSE. [4] In this paper, we propose a semantic attention fusion mechanism (SAF) to increase the discriminability of detector. [5] The HRR module is proposed to adaptively integrate multi-level features through learning, acting as a hierarchical attention fusion mechanism. [6]스케일 변경, 많은 배경 정보 및 주요 기능에 초점을 맞추지 못하는 복잡한 물 장면의 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 주의 융합 메커니즘을 기반으로 하는 다중 스케일 표면 표적 인식 알고리즘을 제안합니다. [1] 그런 다음 에지 맵 및 흐릿한 이미지에서 파생된 기능과 얕은 세부 사항 및 심층 추상 기능을 나타내는 기능의 적응 융합을 위한 공간 주의 융합 메커니즘을 소개합니다. [2] 문맥 정보의 다양성을 촉진하기 위해 공간 주의 융합 메커니즘이 도입되어 관심 융합 모듈에서 많은 로컬 관심 영역을 포착합니다. [3] 그런 다음 CSE와 NSE의 정보를 동적으로 결합하기 위해 간단한 공동 주의 융합 메커니즘이 사용됩니다. [4] 본 논문에서는 검출기의 판별 가능성을 높이기 위한 의미론적 주의 융합 메커니즘(Semantic Attention fusion mechanism, SAF)을 제안한다. [5] HRR 모듈은 계층적 주의 융합 메커니즘으로 작용하는 학습을 통해 다단계 기능을 적응적으로 통합하도록 제안됩니다. [6]
attention fusion block 어텐션 퓨전 블록
The two feature pyramids in DoubleHigherNet consists of 1/4 resolution feature and higher-resolution (1/2) maps generated by attention fusion blocks and transposed convolutions. [1] For adaptively enhancing different patch with spatial and temporal information, a channel and spatial-wise attention fusion block is proposed to achieve patch-wise recalibration and fusion of spatial and temporal features. [2] Furthermore, we propose a residual attention fusion block (RAFB), whose purpose is to simultaneously focus on meaningful low-level feature maps and spatial location information. [3]DoubleHigherNet의 두 기능 피라미드는 1/4 해상도 기능과 Attention fusion block 및 transposed convolution에 의해 생성된 고해상도(1/2) 맵으로 구성됩니다. [1] 공간 및 시간 정보로 다른 패치를 적응적으로 향상시키기 위해 패치 단위 재교정 및 공간 및 시간 기능 융합을 달성하기 위해 채널 및 공간 단위 주의 융합 블록이 제안됩니다. [2] 또한 의미 있는 저수준 기능 맵과 공간 위치 정보에 동시에 초점을 맞추는 것을 목적으로 하는 RAFB(residual Attention fusion block)를 제안합니다. [3]
attention fusion method
We show that augmenting text with image embedding information immediately leads to a boost in performance, while applying additional attention fusion methods brings further improvement. [1] The primary contributions of this study are the propositions of (a) a fusion attention mechanism, and (b) a multiheaded attention fusion method. [2]이미지 임베딩 정보로 텍스트를 보강하면 즉시 성능이 향상되는 반면 추가 주의 융합 방법을 적용하면 더욱 향상된다는 것을 보여줍니다. [1] 이 연구의 주요 기여는 (a) 융합 주의 메커니즘 및 (b) 다중 머리 주의 융합 방법의 제안입니다. [2]
attention fusion layer
We attend on technique- and recipe-level representations of a user’s previously consumed recipes, fusing these ‘user-aware’ representations in an attention fusion layer to control recipe text generation. [1] Furthermore, a multi-modal attention fusion layer is applied to assign weights to different parts of each modality of source code and then integrate them into a single hybrid representation. [2]우리는 사용자가 이전에 소비한 레시피의 기술 및 레시피 수준 표현에 주의를 기울이고 이러한 '사용자 인식' 표현을 주의 융합 계층에서 융합하여 레시피 텍스트 생성을 제어합니다. [1] 또한, multi-modal Attention fusion layer는 소스 코드의 각 양식의 다른 부분에 가중치를 할당하고 단일 하이브리드 표현으로 통합하기 위해 적용됩니다. [2]
attention fusion model 어텐션 퓨전 모델
In this paper, an efficient linear self-attention fusion model is proposed for the task of hyperspectral image (HSI) and LiDAR data joint classification. [1] In order to tackle this limitation, we propose a simple yet effective attention fusion model based on Disentangled Non-local (DNL) network for hyperspectral and LiDAR data joint classification task. [2]본 논문에서는 HSI(Hyperspectral Image) 및 LiDAR 데이터 결합 분류 작업을 위한 효율적인 선형 자기 주의 융합 모델을 제안합니다. [1] 이러한 한계를 해결하기 위해 우리는 초분광 및 LiDAR 데이터 공동 분류 작업을 위한 DNL(Disentangled Non-local) 네트워크를 기반으로 하는 간단하면서도 효과적인 주의 융합 모델을 제안합니다. [2]