卷积注意力机制第29页

Informer简单理解

一、输入层Encoder改进：1、ProbAttention算法计算权值：原Transformer中的注意力机制时间复杂度N^2，而Informer作为实时性要求高的长时间序列预测算法必然需要提高效率，

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:48

Transformer简单理解

需要堆叠大量卷积层才能识别图片的整体特征，每层卷积

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:18

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络

源代码•宸·2024-01-18 10:22

ATTENTION SWIN U-NET: CROSS-CONTEXTUAL ATTENTION MECHANISM FOR SKIN LESION SEGMENTATION

摘要关键点：1.现有限制：U-Net架构中卷积运算的位置限制了其捕捉长距离依赖性的性能2.解决限制：提出了一种基于Transformer的U-Net架构，用SwinTransformer模块取代CNN块来捕获局部和全局表示

湘溶溶·2024-01-18 10:12

注意力机制

self-attention是什么？是自己注意自己吗?QKV又是什么？为什么它们要叫query、key、value，它们有啥关系？先来看一个问题，假设现在我们有一个键值对（字典），如下图我们想要求腰围为57对应的体重是什么，显然57在56-58之间，所以体重在43-48之间但是还需要定量计算体重预测值。由于57到56、58的距离一样，所以另一种方法是取它们对应体重的平均值（43+48）/2=0.5

湘溶溶·2024-01-18 10:09

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅

1.Transformer的核心构成(1)自注意力机制Transformer的核心在于自注意力机制。它允许模型在处理每个词时考虑句子中的所有其他词，从而有效捕获长距离依赖关系。这

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:16

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN进行手写体识别、石头剪刀布识别的例子，项目做完后查

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

轻量化CNN网络 - MobileNet

文章目录1.MobileNetV12.MobileNetV23.MobileNetV3传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。

mango1698·2024-01-18 07:15

大创项目推荐深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】

laafeer·2024-01-18 07:44

Pytorch

、图像变换，transform的使用5、常见的transforms6、torchvision中的数据集使用7、dataloader的使用四、神经网络1、神经网络基本骨架--nn.Module的使用2、卷积操作

微笑伴你而行·2024-01-18 06:09

YoloV8改进策略：Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发（唯一）

本文提出了一种新型的注意力机制——AgentAttention，旨在平衡计算效率和表示能力。

静静AI学堂·2024-01-18 06:32

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

实现对fashion-minist分类：（1）引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor

七月七叶·2024-01-18 06:50

卷积神经网络

目录卷积的作用整体网络架构几种经典的网络架构感受野卷积的作用卷积网络与传统网络整体架构：卷积（特征提取）图像颜色通道堆积的卷积层卷积层涉及到的参数步长边界填充卷积结果的计算卷积参数共享池化层整体网络架构几种经典的网络架构

卿云阁·2024-01-18 05:07

0基础入门---第七章---卷积神经网络

欢迎来到机器学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！7.1整体结构神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected）。如果第L层的一个神经元和第L+1层的所有神经元均有连接，把这个架构叫做全连接。如果第L层的所有神经元均是全连接架构，把该层称为全连接层。CNN中新增了Convo

卿云阁·2024-01-18 05:05

transformer详解

transformer框架基本结构注意力机制注意力评分函数(scoringfunction)自注意力机制（self-attention）maskedself-attention多头注意力（multi-headattention

bulingg·2024-01-18 04:50

【信号与系统】【北京航空航天大学】实验二、连续时间系统的时域分析【MATLAB】

一、实验目的1、掌握连续时间信号的卷积运算以及其对应的MATLAB实现方法；2、掌握连续系统的冲激响应、阶跃响应以及其对应的MATLAB实现方法；3、掌握利用MATLAB求LTI（LinearTime-Invariant

不是AI·2024-01-18 00:17

图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习

本文主要使用数据标注工具Labelme对自行车（bike）和摩托车（motorcycle）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型VGG16作为卷积基，并在其之上添加了全连接层。

源于花海·2024-01-17 23:28

交通流量预测：T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

交通流量预测STFGNN：Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecas

STSGCN(Song等人2020)尝试通过局部化的时空同步图形卷积模块将空间块和时间块结合在一起，而不考虑全局相互影响。主要贡献我们通过数据驱动的方法构建了一种新的图，该图保留了隐藏的时空依赖。

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

20/76-卷积，填充，步幅，多通道输入输出

19/76卷积层总结1、卷积层将输入矩阵和核矩阵进行交叉相关，加上偏移所得到输出。2、核矩阵和偏移是可学习的参数。3、核矩阵的大小是超参数。

CeciliaJingle·2024-01-17 22:53

无/自监督去噪(1)——一个变迁：N2N→N2V→HQ-SSL

4.HQ-SSL——认为N2V效率不够高4.1.HQ-SSL的理论架构4.1.1.对卷积的改进4.1.2.对下采样的改进4.1.3.比N2V好在哪？

umbrellalalalala·2024-01-17 19:49

python+numpy+cv2实现图片卷积运算代码详细注解

"""@ProjectName:CNNfeaturemap@Author:milanboy@Time:2019-06-27,09:37@PythonVersion:python3.6@CodingScheme:utf-8@InterpreterName:PyCharm"""importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltdefconv(

六五酥·2024-01-17 18:07

yolov5 主要流程

YOLO算法使用卷积神经网络（CNN）模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有

isserendipity·2024-01-17 17:47

第十六周周报

前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术GNN中的图采样和批处理归纳偏差比较聚合操作GCN（图卷积神经网络

Joy_moon·2024-01-17 15:13

数字图像处理-频率域滤波

实际上，空间域滤波和频率域滤波经常是对应的：空间滤波实际上是图像与各种空间滤波器（模板）的卷积，而

孔_·2024-01-17 14:54

YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5

路人贾'ω'·2024-01-17 14:31

ADA-YOLO：YOLOv8+注意力+Adaptive Head，mAP提升3%

为了解决这个问题，作者提出了一种名为ADA-YOLO的轻量级但有效的医学目标检测方法，该方法将注意力机制与YOLOv8架构相结合。作者提出的这种方法通过自适应头模

AI追随者·2024-01-17 13:00

机器学习算法实战案例：Informer 源码详解与代码实战

1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer函数2.3DataEmbedding函数2.4ProbAttention稀疏注意力机制

Python算法实战·2024-01-17 11:28

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导

夕小瑶·2024-01-17 10:14

Transformer详解（附代码实现及翻译任务实现）

二：理解基本构建块注意力机制：Transformer的核心在于自注意力机制。它允许模型在处理每个词时考虑句子中的所有其他词，从而有效捕获长距离依赖关系。这是通过计算查询（Q）、键（K）

机智的小神仙儿·2024-01-17 07:07

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

22/76-池化

池化（最大池化层：选每个kernel中最大的数）填充、步幅、多个通道：池化层与卷积层类似，都具有填充和步幅。没有可学习的参数。在每个输入通道应用池化层以获得相应的输出通道。输出通道数=输入通道数。

CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

23/76-LeNet

先使用卷积层来学习图片空间信息。然后使用全连接层转换到类别空间。

CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

ImageNet Classification with Deep Convolutional 论文笔记

本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7

小嗷犬·2024-01-17 06:25

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融入坐标注意力机制CA，多维度关注数据特征，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坐标注意力机制CA结构融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.详细代码改进流程2.1

弗兰随风小欢·2024-01-17 06:12

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络

机器学习之心·2024-01-17 05:27

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-17 05:21

卷积的理解

卷积：其实就是---通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠部分的面积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是“移动平均”的推广。

李宁健·2024-01-17 05:16

用Python做卷积

在Python中，可以使用NumPy和SciPy等库来实现卷积操作。

愚公搬程序·2024-01-17 03:16

Python卷积详解

文章目录卷积函数对比测试卷积应用卷积函数python提供了多种卷积方案，相比之下，定义在ndimage中的卷积函数，在功能上比numpy和signal中的卷积要稍微复杂一些，这点仅从输入参数的多少就可略窥一二

微小冷·2024-01-17 03:46

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法

小白学视觉·2024-01-17 03:46

维纳滤波——Wiener Filter（一些理解）

让x(t)经过一个线性系统h(t)后，得到x(t)*h(t)=x'(t)卷积，用这个x'(t)去线性逼近Y(t)，此处就还是一个线性估计。因为还是最小均方误差估计，在MSE的估计下的最优估计

_helen_520·2024-01-17 02:57

【AI】AI和医疗大数据（3/3）

目录六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测——步骤：——技术：——案例：——典型应用步骤详解：第一步：数据预处理第二步：训练集构建第三步：预测第四：代码片段续前，今天给几个卷积神经网络使用的具体例子

giszz·2024-01-17 02:56

【论文阅读笔记】MedTransformer: Accurate AD Diagnosis for 3D MRI Images through 2D Vision Transformers

该方法具有跨维度的共享编码器、特定维度的编码器以及注意力机制，以提高诊断的准确性和效率。这个模型在诊断阿尔茨海默病方面表现出强大的性

cskywit·2024-01-17 01:20

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。

zwhdldz·2024-01-17 00:14

transfomer中Multi-Head Attention的源码实现

简介Multi-HeadAttention是一种注意力机制,是transfomer的核心机制,就是图中黄色框内的部分.Multi-HeadAttention的原理是通过将模型分为多个头，形成多个子空间，

zwhdldz·2024-01-17 00:44

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。

FL1623863129·2024-01-17 00:00

Faster R-CNN

RPN在特征图上采用3x3卷积，padding=1,dilation=1这里clslayer是进行的卷积，2k个大小1x1的卷积核进行处理，reglayer则是

DQ小恐龙·2024-01-16 23:39

CNN和Transformer相结合的模型

CV案例精选·2024-01-16 23:01

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