Attention Augmented CNN

تطبيق عملي لفكرة بحثية منشورة في مؤتمر ICCV 2019 بعنوان Attention Augmented Convolutional Networks. المشروع بيجمع بين تقنيات Convolutional Neural Networks (CNNs) وآليات Self-Attention لتحسين الأداء في مهام الرؤية الحاسوبية.

الميزات:

تحسين دقة النماذج مقارنة بالـ CNN التقليدية.

القدرة على التقاط العلاقات طويلة المدى في الصور.

تطبيق الفكرة على مهام مثل التصنيف والتعرف على الصور.

طريقة التنفيذ:

تم بناء النموذج باستخدام مكتبات PyTorch مع تنفيذ الوحدات الخاصة بالـ Attention ودمجها داخل طبقات الـ CNN. بعد التدريب على بيانات تجريبية، تم تقييم النموذج باستخدام مؤشرات الأداء (Accuracy وLoss Curves)، وتمت مقارنة نتائجه مع نموذج CNN عادي.