JavaShuo
栏目
标签
《Multimodal Keyless Attention Fusionfor Video Classification》阅读笔记
时间 2021-01-02
标签
深度学习
计算机视觉
栏目
快乐工作
繁體版
原文
原文链接
一篇基于Attention思想的动作识别论文 作者的主要贡献点主要有二 1、提出了一种简单注意力机制,将其辅助用于RNN模型中。 2、基于注意力机制创新了视频中多模态信息的融合方法。 Keyless Attention 文章的核心内容。作者简化了注意力机制,构建了一个简单的注意力结构。注意力机制的输入为{a1,a2,…,an}。输出为 其中ai的权重为: 综上可以简单的表示为 c = Keyles
>>阅读原文<<
相关文章
1.
Video-to-Video Synthesis || 论文阅读笔记
2.
论文阅读笔记 - Automated Screening of Job Candidate Based on Multimodal Video Processing
3.
《Graph Attention Network》阅读笔记
4.
论文笔记:Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering
5.
Question-Guided Spatio-Temporal Contextual Attention for Video Question Answering 论文阅读笔记
6.
Video Super-resolution with Temporal Group Attention 论文阅读笔记
7.
Hierarchical Attention Networks for Document Classification学习笔记
8.
阅读笔记(Multimodal Compact Bilinear Pooling for Visual Question Answering and Visual Grounding)
9.
SMA :Structured Multimodal Attentions for TextVQA --- 论文阅读笔记
10.
SA-M4C : Spatially Aware Multimodal Transformers for TextVQA --- 论文阅读笔记
更多相关文章...
•
RSS 阅读器
-
RSS 教程
•
PHP 实例 - AJAX RSS 阅读器
-
PHP教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
相关标签/搜索
阅读笔记
multimodal
attention
阅读
video
读书笔记
论文阅读笔记
Apple文档阅读笔记
程序阅读笔记
阅读笔记:递归
快乐工作
MyBatis教程
Redis教程
Thymeleaf 教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
FM理论与实践
2.
Google开发者大会,你想知道的都在这里
3.
IRIG-B码对时理解
4.
干货:嵌入式系统设计开发大全!(万字总结)
5.
从域名到网站—虚机篇
6.
php学习5
7.
关于ANR线程阻塞那些坑
8.
android studio databinding和include使用控件id获取报错 不影响项目正常运行
9.
我女朋友都会的安卓逆向(四 动态调试smali)
10.
io存取速度
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
Video-to-Video Synthesis || 论文阅读笔记
2.
论文阅读笔记 - Automated Screening of Job Candidate Based on Multimodal Video Processing
3.
《Graph Attention Network》阅读笔记
4.
论文笔记:Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering
5.
Question-Guided Spatio-Temporal Contextual Attention for Video Question Answering 论文阅读笔记
6.
Video Super-resolution with Temporal Group Attention 论文阅读笔记
7.
Hierarchical Attention Networks for Document Classification学习笔记
8.
阅读笔记(Multimodal Compact Bilinear Pooling for Visual Question Answering and Visual Grounding)
9.
SMA :Structured Multimodal Attentions for TextVQA --- 论文阅读笔记
10.
SA-M4C : Spatially Aware Multimodal Transformers for TextVQA --- 论文阅读笔记
>>更多相关文章<<