scholarly journals Multi‐dimensional weighted cross‐attention network in crowded scenes

2021 ◽  
Author(s):  
Yefan Xie ◽  
Jiangbin Zheng ◽  
Xuan Hou ◽  
Irfan Raza Naqvi ◽  
Yue Xi ◽  
...  
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Crowded Scenes

scholarly journals Crowd Counting Guided by Attention Network

Information ◽  
2020 ◽  
Vol 11 (12) ◽  
pp. 567
Author(s):  
Pei Nie ◽  
Cien Fan ◽  
Lian Zou ◽  
Liqiong Chen ◽  
Xiaopeng Li
Keyword(s):  
Spatial Distribution ◽  
State Of The Art ◽  
Attention Mechanism ◽  
Attention Network ◽  
Crowd Counting ◽  
Feature Map ◽  
Density Maps ◽  
Feature Extractor ◽  
Global And Local ◽  
Crowded Scenes

Crowd Crowd counting is not simply a matter of counting the numbers of people, but also requires that one obtains people’s spatial distribution in a picture. It is still a challenging task for crowded scenes, occlusion, and scale variation. This paper proposes a global and local attention network (GLANet) for efficient crowd counting, which applies an attention mechanism to enhance the features. Firstly, the feature extractor module (FEM) uses the pertained VGG-16 to parse out a simple feature map. Secondly, the global and local attention module (GLAM) effectively captures the local and global attention information to enhance features. Thirdly, the feature fusing module (FFM) applies a series of convolutions to fuse various features, and generate density maps. Finally, we conduct some experiments on a mainstream dataset and compare them with state-of-the-art methods’ performances.

Neurofeedback-Training bei Kindern mit Aufmerksamkeitsdefizit-/ Hyperaktivitätsstörung (ADHS)

2010 ◽  
Vol 38 (6) ◽  
pp. 409-420 ◽  
Author(s):  
Holger Gevensleben ◽  
Gunther H. Moll ◽  
Hartmut Heinrich
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Sich Eine ◽  
Neurofeedback Training ◽  
Attention Network ◽  
Klinische Wirksamkeit

Im Rahmen einer multizentrischen, randomisierten, kontrollierten Studie evaluierten wir die klinische Wirksamkeit eines Neurofeedback-Trainings (NF) bei Kindern mit einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und untersuchten die einem erfolgreichen Training zugrunde liegenden neurophysiologischen Wirkmechanismen. Als Vergleichstraining diente ein computergestütztes Aufmerksamkeitstraining, das dem Setting des Neurofeedback-Trainings in den wesentlichen Anforderungen und Rahmenbedingungen angeglichen war. Auf Verhaltensebene (Eltern- und Lehrerbeurteilung) zeigte sich das NF-Training nach Trainingsende dem Kontrolltraining sowohl hinsichtlich der ADHS-Kernsymptomatik als auch in assoziierten Bereichen überlegen. Für das Hauptzielkriterium (Verbesserung im FBB-HKS Gesamtwert) ergab sich eine mittlere Effektstärke (von 0.6). Sechs Monate nach Trainingsende (follow-up) konnte das gleiche Ergebnismuster gefunden werden. Die Ergebnisse legen somit den Schluss nahe, dass NF einen klinisch wirksamen Therapiebaustein zur Behandlung von Kindern mit ADHS darstellt. Auf neurophysiologischer Ebene (EEG; ereignisbezogene Potentiale, EPs) konnten für die beiden Neurofeedback-Protokolle Theta/Beta-Training und Training langsamer kortikaler Potentiale spezifische Effekte aufgezeigt werden. So war für das Theta/Beta-Training beispielsweise die Abnahme der Theta-Aktivität mit einer Reduzierung der ADHS-Symptomatik assoziiert. Für das SCP-Training wurde u. a. im Attention Network Test eine Erhöhung der kontingenten negativen Variation beobachtet, die die mobilisierten Ressourcen bei Vorbereitungsprozessen widerspiegelt. EEG- und EP-basierte Prädiktorvariablen konnten ermittelt werden. Der vorliegende Artikel bietet einen Gesamtüberblick über die in verschiedenen Publikationen unserer Arbeitsgruppe beschriebenen Ergebnisse der Studie und zeigt zukünftige Fragestellungen auf.

External modulation of the sustained attention network in traumatic brain injury.

2018 ◽  
Vol 32 (5) ◽  
pp. 541-553 ◽  
Author(s):  
Nadine M. Richard ◽  
Charlene O'Connor ◽  
Ayan Dey ◽  
Ian H. Robertson ◽  
Brian Levine
Keyword(s):  
Traumatic Brain Injury ◽  
Brain Injury ◽  
Sustained Attention ◽  
Attention Network ◽  
External Modulation

El Attention Network Test en el estudio de los déficits cognitivos de pacientes con trastorno por déficit de atención

2019 ◽  
Vol 69 (10) ◽  
pp. 423
Author(s):  
Manuel Vázquez Marrufo ◽  
Macarena García-Valdecasas Colell ◽  
Alejandro Galvao Carmona ◽  
Esteban Sarrias Arrabal ◽  
Javier Tirapu Ustárroz
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Attention Network

Human Tracking in Crowded Scenes Using Integration of Three Kinds of Models and Adaptive Learning

2017 ◽  
Vol 137 (9) ◽  
pp. 1258-1265
Author(s):  
Hiromasa Takada ◽  
Kazuhiro Hotta
Keyword(s):  
Adaptive Learning ◽  
Human Tracking ◽  
Crowded Scenes

DurIAN: Duration Informed Attention Network for Speech Synthesis

2020 ◽  
Author(s):  
Chengzhu Yu ◽  
Heng Lu ◽  
Na Hu ◽  
Meng Yu ◽  
Chao Weng ◽  
...  
Keyword(s):  
Speech Synthesis ◽  
Attention Network

Align Reviews with Topics in Attention Network for Rating Prediction

2019 ◽  
pp. 249-253
Author(s):  
Yile Liang ◽  
Tieyun Qian ◽  
Huilin Yu
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Rating Prediction

Interactive Multimodal Attention Network for Emotion Recognition in Conversation

2021 ◽  
pp. 1-1
Author(s):  
Minjie Ren ◽  
Xiangdong Huang ◽  
Xiaoqi Shi ◽  
Weizhi Nie
Keyword(s):  
Emotion Recognition ◽  
Attention Network ◽  
Multimodal Attention

scholarly journals LoGAN: Latent Graph Co-Attention Network for Weakly-Supervised Video Moment Retrieval

2021 ◽  
Author(s):  
Reuben Tan ◽  
Huijuan Xu ◽  
Kate Saenko ◽  
Bryan A. Plummer
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Weakly Supervised

Syntax-guided Hierarchical Attention Network for Video Captioning

2021 ◽  
pp. 1-1
Author(s):  
Jincan Deng ◽  
Liang Li ◽  
Beichen Zhang ◽  
Shuhui Wang ◽  
Zhengjun Zha ◽  
...  
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Video Captioning
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