资源|深度学习注意力机制TensorFlow 使用教程

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【导读】本资源介绍了以下3个方面：1)如何在图像上应用CNN attention。2）神经机器翻译中的注意机制。3）在图像配图中应用attention和双随机正则化。

No.1

总体目录

No.2

Attention maps

在这节课中，我们学习深度学习模型注意图像的哪些部分。根据我们在网络中的深度，我们可以学习不同层次的注意力图。

No.3

Attention in image captioning

传统的图像字幕模型体系结构存在瓶颈问题。通常，我们使用一个预先训练的模型来提取固定的特征，这些特征被直接提供给一个RNN模型来生成标题。然而，随着时间的推移，这种表现会影响字幕的效果，因为我们把图像看作一个整体，而不是局部。注意力背后的基本思想是迫使模型为图像的不同部分分配权重，这使得字幕处理更加有效。

地址连接：

https://github.com/zaidalyafeai/AttentioNN

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲

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下载3：OpenCV实战项目20讲

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