卷积注意力机制第28页

点云分割笔记

3D-BoNet全景分割——PanopticPolarNetSemanticKITTI机器学习基于RANSAC的激光点云分割车载激光雷达分割SemanticKITTI数据集物体分割：主要分为基于点全连接、点卷积

AI视觉网奇·2024-01-04 07:42

AIGC/机器学习/深度学习/卷积神经网络/地球科学/AI绘图等模块

2023年随着OpenAI开发者大会的召开，最重磅更新当属GPTs，多模态API，未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而ChatGPT，作为一种强大的自

Teacher.chenchong·2024-01-04 06:37

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融合混合注意力机制CBAM，关注通道和空间特征，助力模型高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及混合(通道角度与空间角度)注意力机制CBAM融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.

弗兰随风小欢·2024-01-04 06:04

简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理

【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总图像处理中常用的卷积核在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。什么是卷积核？

Leventure_轩先生·2024-01-04 06:29

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破

the_coco·2024-01-04 06:51

Pointnet++改进：在特征提取模块加入NAMAttention注意力机制，有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入NAMAttention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

AICurator·2024-01-04 06:17

AI：112-基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（Convolution

一见已难忘·2024-01-04 06:20

YOLOv8改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是CSWinTransformer，其基于Transformer架构，创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制，用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带，形成交叉形窗口以提高计算效率

Snu77·2024-01-04 06:12

FPGA万花筒之(十七):基于FPGA的卷积神经网络实现之池化模块、全连接模块与输出

本文对基于FPGA的卷积神经网络实现的池化模块、全连接模块与输出模块进行了简要叙述。【嵌牛

张俸玺20012100022·2024-01-04 05:01

52从 0 到 1 实现卷积神经网络--反向传播和多层神经网络实现

反向传播和多层神经网络实现在实验开始之前，为了方便阅读，并复用之前的部分代码，我们首先将上一次试验完成的内容粘贴至此。importnumpyasnpimportstruct#读取MNIST数据集数据集defread_mnist(filename):withopen(filename,'rb')asf:zero,data_type,dims=struct.unpack('>HBB',f.read(4

Jachin111·2024-01-04 05:52

YOLOv8改进更换轻量化模型MobileNetV3

1905.02244.pdf(arxiv.org)二、MobileNetV3网络结构MobileNetV3引入了一种新的操作单元，称为"MobileInvertedResidualBottleneck"，它由一个1x1卷积层和一个

学yolo的小白·2024-01-04 04:57

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

像池化选择maxpooling或者是averagepooling、卷积的步长(太大的话会丢失信息)都是很头疼的问题，为此设计SPD模型。

十有久诚·2024-01-04 02:53

人工智能论文通用创新点(持续更新中...)

1.自注意力机制与卷积结合论文：OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution1：卷积可以接受比较大的图片的，但自注意力机制如果图片特别大的话，运算规模会特别大

十有久诚·2024-01-04 02:53

Image as Set of Points

卷积网络（ConvNets）将图像视为矩形的有组织像素，并通过局部区域的卷积运算提取特征；视觉转换器（ViTs）将图像视为一系列补丁，并通过全局范围内的注意力机制提取特征。

让AI服务于我·2024-01-04 01:11

49、Resnet - 残差结构

前面我们介绍了Resnet中常见的算法，包括：卷积，池化，批归一化和激活函数，本机介绍一个在Resnet网络中最重要的一个结构算法，称之为残差结构。

董董灿是个攻城狮·2024-01-04 00:43

循环生成对抗网络（CycleGAN）

一、说明循环生成对抗网络（CycleGAN）是一种训练深度卷积神经网络以执行图像到图像翻译任务的方法。网络使用不成对的数据集学习输入和输出图像之间的映射。

无水先生·2024-01-03 23:33

AI：113-基于卷积神经网络的图像风格迁移

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的图像风格迁移人工智能领域的发展在近年来取得了令人瞩目的成就，其中图像处理领域的技术也在

一见已难忘·2024-01-03 22:23

一维卷积的matlab实现

感谢@小凤同学在网上找的这段代码，我觉得写得太好了，和大家分享一下。如果侵权，请和我联系。functionr=my_conv(a,b)m=length(a);n=length(b);r=zeros(1,m+n-1);fork=1:mc=a(k)*b;d=r(1,k:k+n-1);d=d+c;r(1,k:k+n-1)=d;end运行测试：运行环境：Win10,MATLAB2010b在matlab中的

高正杰·2024-01-03 21:52

《动手学深度学习》学习笔记第7章现代卷积神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺7.现代卷积神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-03 20:58

《动手学深度学习》学习笔记第6章卷积神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知道，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺6.卷积神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-03 20:24

小知识点系列(三) 本文(3万字) | PAN与代码复现 | Backbone之FPN与代码复现 | SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC |

YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程文章目录PAN与代码复现Backbone之FPN与代码复现背景原理和特点FPN网络结构：自下而上：自上而下：横向连接（LateralConnection）：卷积融合

小酒馆燃着灯·2024-01-03 20:46

Transformer

1.1注意力机制注意力机制（AttentionMechanism）是深度学习中一种模拟人类视觉或听觉系统的工作方式的技术。它的灵感来自于人类的感知过程，即根据输入的信息，有选择性地关注或聚焦于

STRUGGLE_xlf·2024-01-03 19:35

Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots

SMN开始在多个粒度层级上匹配回答，然后通过卷积和池化操作，从每个句子对中提取出表示重要信息的向量。这些向量按照对话时间顺序依次输入RNN，得到匹配分数和RNN的

I_am_John_Rain·2024-01-03 14:41

腾讯算法面试题

手写SELayerSE(Squeeze-and-Excitation)Layer是一种注意力机制，通常应用于深度神经网络的不同层次，以提高模型的表示能力。

普通研究者·2024-01-03 13:16

【深度学习-基础学习】Self-Attention 自注意力机制笔记

本篇文章学习总结李宏毅2021Spring课程中关于Self-Attention自注意力机制相关的内容。

CarNong_Blog·2024-01-03 13:15

【深度学习：SENet】信道注意力和挤压激励网络（SENet）：图像识别的新突破

【深度学习：SENet】信道注意力和挤压激励网络（SENet）：图像识别的新突破为什么有效如何实现工作原理应用案例挤压和激励网络（SENets）为卷积神经网络（CNN）引入了一个新的构建模块，该模块能在几乎不增加计算成本的情况下

jcfszxc·2024-01-03 13:44

YOLOv8改进添加新型卷积注意力框架SegNext_Attention

一、SegNext论文论文地址：2209.08575.pdf(arxiv.org)二、SegNext_Attention注意力框架结构在SegNext_Attention中，注意力机制被引入到编码器和解码器之间的连接中

学yolo的小白·2024-01-03 08:32

一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法与流程

本发明涉及模式识别与计算机视觉领域，尤其涉及一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法。

baidu_huihui·2024-01-03 08:30

深入浅出理解转置卷积Conv2DTranspose

一、参考资料论文：Aguidetoconvolutionarithmeticfordeeplearninggithub源码：Convolutionarithmeticbilibili视频：转置卷积（transposedconvolution

花花少年·2024-01-03 07:06

简易机器学习笔记（四）初识卷积神经网络

前言第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:40

YOLOv5算法进阶改进（10）— 更换主干网络之MobileViTv3 | 轻量化Backbone

前期回顾：YOLOv5算法进阶改进（1）—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制

小哥谈·2024-01-03 04:54

【AI】人类视觉感知特性与深度学习模型（2/2）

目录二、人类视觉感知特性对深度学习模型的启发2.1视觉关注和掩盖与调节注意力模型的关系1.视觉关注和掩盖2.注意力机制模型2.2对比敏感度与U形网络的联系2.3非局部约束与点积注意力的联系续上节【AI】

giszz·2024-01-03 01:44

卷积神经网络

卷积的出现，考虑到目前图片都比大，使用全连接参数太多学习太慢。为什么使用卷积核希望能够学习到图片内容的边界。

水星no1·2024-01-02 22:09

Pointnet++改进：在特征提取模块加入CBAM注意力机制

我们提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。给定一个中间特征映射，我们的模块沿着两个独立的维度依次推断注意力映射，通道和

AICurator·2024-01-02 21:20

YOLOv5改进：在C3模块不同位置添加SegNext_Attention

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。3.涨点效果：D-LKAAttention注意力机制,实现有效涨点！

AICurator·2024-01-02 21:50

地震去噪新探索（二）——无监督卷积神经网络调优实战

上一篇将地震信号用在了自编码卷积神经网络降噪（见《地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战》），结果那叫一个惨。

科技州与数据州·2024-01-02 19:12

深度生成模型之数据生成GAN -＞（个人学习记录笔记）

文章目录深度生成模型之数据生成GAN数据生成的应用1.图片设计创作2.数据增强3.数据仿真4.视频生成、预测、编辑5.语音生成6.文本生成图像生成模型结构1.基本卷积GAN2.多尺度与残差GAN模型3.

slience_me·2024-01-02 17:58

基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长QQ名片:)1.项目简介本文详细介绍了一基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统。

Python极客之家·2024-01-02 17:38

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现

ninghc·2024-01-02 16:50

day4--GPT/GPT2.0

目录GPTGPT训练的两个阶段：GPT的架构图：自注意力机制：GPT-2GPT-2的架构图：GPTGPT训练的两个阶段：第一个阶段是Pre-training阶段，主要利用大型语料库完成非监督学习；第二阶段是

呆呆有库·2024-01-02 14:13

注意力机制（attention mechanism）

1、注意力灵长类动物的视觉系统接收了大量的感官输入，这些感官输入远远超出了大脑能够完全处理的能力。然而，并非所有刺激的影响都是同等的。意识的汇聚和专注使灵长类动物能够在复杂的视觉环境中将注意力引向感兴趣的物体，例如猎物和天敌。只关注一小部分信息的能力对进化更加有意义，使人类以生存和成功。2、注意力经济自经济学研究稀缺资源分配以来，人们正处在“注意力经济”时代，即人类的注意力（大量人群的注意力）被视

科学禅道·2024-01-02 12:10

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（二）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数

小胡说人工智能·2024-01-02 10:46

目标检测-Owo Stage-YOLOv2

（边框回归不加限制）YOLOv2提出了一些改进策略，如anchor-based等提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容可供参考一、YOLOv2的网络结构和流程将影像输入卷积网络（D

学海一叶·2024-01-02 10:45

卷积核都是正方形的吗？不同大小的卷积核的作用？

在深度学习中，卷积核都是正方形的吗？卷积核的大小有1×1,3×3,5×5的，还有更大的吗？分别有什么用处？1.卷积核的形状：在深度学习中，卷积核不一定总是正方形的。

seasonsyy·2024-01-02 08:27

深度学习中的ROI是什么？

在深度学习中，一种常见的应用是使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行目标检测。