慕尼黑工大计算机视觉深度学习进阶课|L4图像神经网络与注意力机制

图形领域的学习:介绍了图形领域的学习,与之前的图像领域相比,图形领域更加不规则。在图像中,像素的顺序和位置非常重要,而在图形中,点的顺序和位置并不相关。因此,为了在图形领域进行深度学习,需要使用新的工具。图形是由节点和边组成的,节点表示概念,边表示概念之间的连接。在图形领域中,我们需要解决可变大小输入和节点排列的问题。图形神经网络通过构建图形并进行信息传播来处理这些问题。

信息传播步骤:介绍了图神经网络中的信息传播步骤。通过多次迭代,节点会从邻居节点收集信息,并通过可学习的聚合函数更新自身特征。这个过程可以让节点与越来越远的节点建立连接,从而获得更全面的信息。整个迭代过程中,节点的特征和边的特征都会被更新,最终生成一个更新后的图,其中包含了节点的上下文信息和边的特征向量。

消息传递操作:介绍了图神经网络中的消息传递操作。消息传递操作分为两个步骤,第一步是创建消息,通过对邻居节点的信息进行加总来创建消息。第二步是更新自身的嵌入,通过将新的消息与之前的嵌入进行组合来计算新的嵌入。这个公式的特点是非常通用,可以使用不同的权重和非线性操作,适用于不同的图神经网络模型。这些模型可以看作是这个公式的特定例子,包括图卷积神经网络。图卷积神经网络也可以通过消息传递操作来实现。

节点和边更新:讲解了图神经网络中的节点更新和边更新的过程。节点更新是指节点收集邻居节点的信息,并通过一个可学习的函数将其转换为新的嵌入表示。边更新是指节点将自己的嵌入表示和连接的边上的节点的嵌入表示传递给边,然后边通过一个可学习的函数将这些信息转换为新的嵌入表示。这个过程将节点和边的信息相互传递,以更新它们的表示。

从嵌入到上下文信息:讲述了如何通过将信息从黄色节点嵌入传递到边缘,然后更新代理节点的嵌入,以获取关于邻居节点的上下文信息。通过多次传递信息和更新嵌入,可以在图中的节点和边缘中包含有关其他节点的信息。这种消息传递网络在计算机视觉中的应用之一是多目标跟踪,它可以检测和跟踪场景中的多个对象。

多对象跟踪的两个步骤:介绍了多对象跟踪的两个步骤。第一步是物体检测,第二步是数据关联。数据关联通过构建一个图形模型,将检测结果链接起来,形成轨迹。通过消息传递网络,可以将学习引入数据关联步骤,进一步提高跟踪的准确性。在特征编码中,外观信息通过CNN编码,几何信息通过边来表示。通过一系列的消息传递步骤,可以获得更高阶的信息,更准确地判断不同检测之间的关联性。

时间感知消息传递步骤:介绍了一种新的消息传递步骤,称为时间感知消息传递步骤,它将过去和未来的连接分别处理。通过对过去和未来的连接执行不同的聚合操作,使网络具有了时间概念。在多对象跟踪中,我们使用边缘分类来确定两个节点之间的连接是活动的还是非活动的。最后,我们使用简单的舍入方案将边缘值映射为0或1,以创建轨迹。这种方法在多对象跟踪领域取得了最先进的效果。

视频对象分割的方法:介绍了视频对象分割的问题和使用图神经网络进行建模的方法。视频对象分割的目标是在视频序列中生成准确且时间一致的对象像素质量。图神经网络的主要思想是将每个视频帧表示为一个节点,并通过信息传递在帧之间传递信息,以获得一致的掩码作为输出。节点的表示可以使用卷积循环神经网络进行处理,并且还可以使用注意力机制来关注重要的像素。整个过程包括对视频帧进行处理、创建初始嵌入、消息传递和像素级输出。

循环神经网络的注意力机制:讲解了循环神经网络中的注意力机制。循环神经网络在处理长期依赖性时存在问题,因为每个时间步的输出都依赖于之前的输入和隐藏状态。为了解决这个问题,研究人员提出了使用注意力的方法。注意力机制通过给不同的时间步分配不同的权重,来决定哪些输入和隐藏状态对当前输出最重要。在机器翻译的例子中,注意力机制可以帮助模型更好地理解源语言句子的不同部分,从而生成更准确的翻译结果。通过加权求和的方式,注意力机制将不同的隐藏状态和注意力权重聚合起来,得到一个上下文变量,用于生成输出。总的来说,注意力机制可以帮助循环神经网络解决长期依赖性的问题,提高模型的性能和泛化能力。

注意力机制的计算方法和应用:介绍了注意力机制的计算方法和其在机器翻译中的应用。通过训练一个小型神经网络,可以计算注意力值,用于预测输出的Alpha值。机器翻译模型SEC2SEC首先阅读整个句子,然后开始翻译。注意力机制在这种情况下起到重要作用,可以记录关键词并给予更高的权重。另外,转换器是一种基于注意力的模型,通过将每个词与其他词进行关联,解决了循环神经网络的记忆问题。

图神经网络和转换器的概念:介绍了图神经网络和转换器的基本概念。将转换器视为图神经网络,在其基础上使用注意力机制,通过节点之间的连接来表示单词之间的关系。注意力在计算机视觉中的应用是为了聚焦于图像中与任务相关的部分,例如图像分类和图像描述。通过使用注意力,可以将计算资源集中在对任务有用的图像区域上。

改进图像字幕生成的注意力模型:讲述了如何使用注意力模型来改进图像字幕生成。通过计算每个图像区域的注意力权重,决定关注哪些区域以生成下一个单词。注意力模型可以根据输入图像的特征来比较过去的隐藏状态和当前的视觉特征,从而决定生成下一个单词所需的信息。软注意力模型和心脏注意力模型可以根据需求选择不同的生成方式。实际应用中,注意力模型可以改善图像字幕生成的效果,并且可以通过可视化注意力的变化来解释图像与句子之间的关系。这个视频还提到了其他领域中注意力模型的应用,并展示了注意力模型与图神经网络之间的相似性。

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