卷积注意力机制

CVPR 2022 |节省70%的显存，训练速度提高2倍

本篇分享CVPR2022论文『OnlineConvolutionalRe-parameterization』，浙大&阿里提出在线卷积重新参数化OREPA，节省70%的显存！训练速度提高2倍！
FightingCV·2024-01-07 05:01

浅谈指数移动平均(ema)

能查到的资料都侧重于其数学形式和实现，比如卷积和python，这一点不再赘述，所以要写点内涵，物理意义和哲学。指数移动平均在我们遇到的很多时间序采样中应用甚广，比如tcp的srtt
dog250·2024-01-07 03:57

YOLO原理

提取特征向量：使用卷积神经网络提
giao客·2024-01-07 03:08

Pytorch|卷积操作需要四维数据但是输入却只有二维问题探讨

环境python3.6pytorch1.0.0torchvision0.2.1问题描述在用pytorch实现简单的手写数字识别项目时遇到了这个错误，这里记录一下。报错的内容如下，这句话的意思就是需要一个四维的向量，但是输入的却是二维的。Expected4-dimensionalinputfor4-dimensionalweight[10,1,3,3],butgot2-dimensionalinpu
han_mj·2024-01-07 02:02

PyTorch|构建自己的卷积神经网络

如何搭建网络，这在深度学习中非常重要。简单来讲，我们是要实现一个类，这个类中有属性和方法，能够进行计算。一般来讲，使用PyTorch创建神经网络需要三步：继承基类：nn.Module定义层属性实现前向传播方法如果你对于python面向对象编程非常熟练，那么这里也就非常简单，就是定义一些属性，实现一些方法。开始建立一个网络，就像这样：importtorchimporttorch.nnasnnimpo
霜溪·2024-01-07 02:01

卷积神经网络|完整代码实现

对于如何加载数据，在前面的文章中已经我们已经学会，那么接下来，就是要搭建卷积神经网络，并对网络进行训练，使其可以完成一些功能。
霜溪·2024-01-07 02:31

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加SCConv，经过测试，有效涨点。
AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加SCConv，经过测试，有效涨点。
AICurator·2024-01-07 02:28

YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。
Snu77·2024-01-07 02:58

八大在线项目实习 2024年第一期即将开班

股票价格形态聚类与收益分析（Python金融分析）某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel供需分析）产品订单的数据分析与需求预测（Python营销分析）基于注意力机制的评论者满意度分析
泰迪智能科技·2024-01-07 01:14

互联网加竞赛 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，
Mr.D学长·2024-01-06 23:37

CNN——GoogLeNet

1.GoogLeNet简介GoogLeNet是谷歌推出的基于Inception模块深度卷积神经网络结构。L和N大写还是为了致敬LeNet。
搁浅丶.·2024-01-06 21:42

CNN——LeNet

1.LeNet概述LeNet是YannLeCun于1988年提出的用于手写体数字识别的网络结构，它是最早发布的卷积神经网络之一，可以说LeNet是深度CNN网络的基石。
搁浅丶.·2024-01-06 20:36

机器学习笔记 - 用于语义图像分割的空洞卷积DeepLabv3

它使用Atrous（Dilated）卷积来控制感受野和特征图分辨率，而不增加参数总数。
坐望云起·2024-01-06 20:52

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。
白云如幻·2024-01-06 20:47

竞赛保研 基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps
iuerfee·2024-01-06 20:30

《数字图像处理》第四章 频率域滤波 学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

频率域滤波0.前言1.基本概念1.1取样函数的傅里叶变换1.2单变量的离散傅里叶变换(DFT)2.两个变量函数的扩展3.二维傅里叶变换的一些性质3.1傅里叶谱3.2相角3.3二维卷积定理4.频率滤波基础
:铭碑于心、·2024-01-06 18:53

《数字图像处理》第三章 灰度变换和空间滤波 学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

变换和滤波基础2.一些基本的灰度变换函数2.1图像反转:2.2对数变换:2.3幂律变换:2.4分段线性变换函数:3.直方图处理3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础4.1空间滤波原理4.2空间相关与卷积
:铭碑于心、·2024-01-06 18:53

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

Abstract卷积神经网络再ImageNet的图片分类的表现很不错，但是很多人还是搞不懂为啥CNN会有这么好的效果和怎么提高神经网络的效果，本文将解决这些问题。
赵智雄·2024-01-06 17:34

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。
python风控模型·2024-01-06 14:06

【机器学习】卷积神经网络（六）-计算机视觉应用

人脸检测与人脸识别是两个相关但不同的概念。人脸检测是指在一幅图像或视频中找出所有人脸的位置和大小，通常用一个矩形框来表示。人脸识别是指根据人脸的特征，判断人脸的身份或属性，例如姓名、性别、年龄、表情等。人脸检测是人脸识别的前提和基础，因为只有找到人脸，才能对人脸进行分析和识别。人脸检测和人脸识别都是人工智能领域的重要研究方向，有着广泛的应用场景，例如安防、社交、娱乐、医疗等。7.4人脸识别人脸识别
十年一梦实验室·2024-01-06 12:13

Vgg和AlexNet学习笔记

AlexNetAlexNet包含8层，其中有五层卷积和三层全连接层，最后一个全连接层的输出传递给softmax层，对应1000个类标签的分布第一层中的卷积核大小是11×11，接着第二层中的是5×5，之后都是
juicybone·2024-01-06 12:33

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度
Snu77·2024-01-06 12:38

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。
机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。
LittroInno·2024-01-06 11:44

G2周-人脸图像生成（DCGAN）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111深度卷积对抗网络
我也不太懂·2024-01-06 08:37

第G3周：CGAN｜生成手势图像

课题背景和开发环境二、理论知识三、准备工作1.导入数据2.数据可视化四、构建模型1.构建生成器2.构建判别器五、训练模型1.定义损失函数2.定义优化器3.训练模型六、模型分析一、课题背景和开发环境深度卷积对抗网络
Oaix Nay·2024-01-06 08:35

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。
科学禅道·2024-01-06 07:56

2023/12/17周报

4.1SymbolicDescription4.2TheShort-TermMemoryPriorityModel4.3TheSTAMPModel4.4TheShort-TermMemoryOnlyModel5实验过程5.1评价指标5.2实验结果深度学习注意力机制注意力分布各分布代码实现总结摘要本周阅读了一篇关于注意力机制相关的文章
user_s1·2024-01-06 07:25

2023/6/18周报 Transformer

文章目录摘要AbstractRNNTransformerEncoderDecoderEncoder-DecoderTrainingTips自注意力机制类别总结SkipsomecalculationswithhumanknowledgeLearnablePatterns
user_s1·2024-01-06 07:24

2023/12/24周报

文章目录摘要Abstract文献阅读1.题目2.创新点3.方法3.1降水临近预报问题的表述3.2序列建模的长短期记忆4.模型4.1卷积LSTM4.2将2D图像转换为3D张量4.3Encoding-forecasting5
user_s1·2024-01-06 07:54

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性
expectmorata·2024-01-06 07:40

目标检测-One Stage-YOLO v3

提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容和可供参考一、YOLOv3的网络结构和流程将影像输入卷积网络（DarkNet53）+FPN得到多尺度特征图
学海一叶·2024-01-06 06:39

神经网络-卷积层

卷积输入通道数，输出通道数，核大小参数具体含义直观理解各个参数的网站(gif)https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md
Cupid_BB·2024-01-06 06:31

基于PyTorch的Transformer组件实现

整体架构和关键组件注意力机制的提出极大提高了神经网络对序列相关信息的学习能力。Transfo
oveZ·2024-01-06 06:48

卷积神经网络|制作自己的Dataset（最终版）

之前文章已经实现了一个自定义的类，制定了自己的数据集。其实，细看代码，可传入的参数过多，有些简单问题复杂化，实现上不是那么简洁。既然是自己定义的数据集，那么许多功能是自己写好的，如何写，为什么这样写都是已知的。这里，我们考虑让自己定义的Dataset类简单化，并由此完成全部数据准备工作。图片名处理在实现Dataset类之前，图片准备工作是必须要进行的，或者说是对我们收集到的图片进行改名。就像之前那
霜溪·2024-01-06 06:12

大创项目推荐 深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-06 02:16

论文图鉴14：多组学2

MOGONEMOGONETintegratesmulti-omicsdatausinggraphconvolutionalnetworksallowingpatientclassificationandbiomarkeridentification|NatureCommunications第一个利用图卷积网络
可能性之兽·2024-01-06 01:37

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局注意力机制（GAM），CBAM升级版

GAM在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.GAM注意力介绍摘要：人们已经研究了各种注意力机制来提高各种计算机视觉任务的性能
会AI的学姐·2024-01-06 00:13

HR_net逐步实现过程

1.numpy实现数组卷积操作这里是一个矩阵，换个图试一下importnumpyasnp#输入数组input_image=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#卷积核kernel
赛亚超·2024-01-06 00:58

如何用离散二维卷积公式描述卷积过程（说实话，我没搞懂为什么索引为什么设置成对称的模式。）

问题描述：如何用离散二维卷积公式描述卷积过程（说实话，我没搞懂为什么索引为什么设置成对称的模式。）
神笔馬良·2024-01-06 00:50

已知输入图像大小为n、卷积核大小为f、卷积步长s，填充大小为p，求解输出图像大小。

问题描述：已知输入图像大小为n、卷积核大小为f、卷积步长s，填充大小为p，求解输出图像大小。
神笔馬良·2024-01-06 00:19

废话不多，方法简单：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x16 and 20x64)

这是非常常见的问题，主要有以下两种情况：1.卷积层和全连接层之间的参数数量不对应，两个张量(矩阵)相乘，一定是第一个矩阵的列数=第二个矩阵的行数。
Cedar...·2024-01-05 21:05

【王者荣耀】皮肤-英雄 预测（tensorflow）

包括的模块有dataset的建立，卷积神经网络模型等。
xxhls_02·2024-01-05 18:03

Pointnet++改进：在特征提取模块加入GAM注意力机制

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入GAM注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进：在特征提取模块加入EMA注意力机制

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入EMA注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进：在特征提取模块加入SegNext_Attention注意力机制，卷积注意力打造高性能点云分割模型

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SegNext_Attention注意力机制，提升性能，实现有效涨点。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发CoordAtt注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入CoordAtt注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二
AICurator·2024-01-05 17:25

CNN——VGG

1.VGG简介论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdfVGGNet是由牛津大学视觉几何小组（VisualGeometryGroup,VGG）提出的一种深层卷积网络结构
搁浅丶.·2024-01-05 17:24

【论文阅读笔记】Stable View Synthesis 和 Enhanced Stable View Synthesis

目录StableViewSynthesis摘要引言EnhancedStableViewSynthesis从Mip-NeRF360的对比实验中找到的两篇文献，使用了卷积神经网络进行渲染和新视角合成，特此记录一下
LuH1124·2024-01-05 16:04
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