数独解码器

读书笔记：基于Transformer的 Siamese 网络用于变化检测

与最近基于全卷积网络(ConvNets)的CD框架不同，所提出的方法在Siamese网络架构中将分层结构的Transformer编码器与多层感知(MLP)解码器相结合，以有效地渲染所需的多尺度远程细节获得准确的
赫瑟尔·2022-11-19 10:37

【论文笔记】Segformer论文阅读笔记

SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformersSegFormer是一个简单、高效但功能强大的语义分割模型，它结合了Transformer与轻量级多层感知(MLP)解码器
嘟嘟太菜了·2022-11-19 10:06

SegNeXt学习笔记

Rethinkingconvolutionalattentiondesignforsemanticsegmentation会议：NeurIPS2022机构单位摘要介绍相关工作语义分割多尺度网络注意力机制本文方法编码器解码器实验在
小风_·2022-11-19 10:35

Transformer

transformer训练和测试不一样的点训练chat-bot时的一些tipstransformer原论文网络结构图transformer有一个Encoder一个Decoder，吧编码器解析输入得出的结果放到解码器
0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:21

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结参
萐茀37·2022-11-19 08:29

注意力机制、Transformer及VIT

2、注意力机制的作用机制：区别于传统RNN中编码器只将最终的隐层状态传递给解码器，注意力机制将所有步长中得到的隐层状态都传递
poragoda·2022-11-19 08:31

图像分割模型-Unet及代码

采用全卷积神经网络，没有全连接操作（2）左边encoder编码器部分为特征提取网络：使用conv和pooling进行下采样（3）右边decoder解码器部分为特征融合网络：右侧上采样产生的特征图与左侧下采样的特征图在
爱吃酸菜鱼的小猫咪·2022-11-19 05:57

NNDL 作业8：RNN-简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结参考：1.使用Numpy实现SRNimportnumpyasnpinp
Stacey.933·2022-11-19 02:54

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结：一、使用Numpy实现SRN#coding=gb
叶雨柳光·2022-11-19 02:57

使用 Transformer 序列到序列的钢琴转录

在这项工作中，我们展示了使用具有标准解码方法的通用编码器解码器Transformer
Saisimonzs·2022-11-19 01:41

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结：简单循环网络（SimpleRecurre
Perfect(*^ω^*)·2022-11-19 00:52

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现总结参考链接1.使用Numpy实现SRN代码：importnumpyasnpinputs=np.array([
笼子里的薛定谔·2022-11-19 00:12

神经网络与深度学习作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结References:简单循环网
小鬼缠身、·2022-11-19 00:34

笔墨韵之舞一小白习字录

接下来一头扎在对数独、华容道等智力游戏探索之中。可书法，这个连着大半年苦心养育、渐趋成形的小贝比，时时挠动着我的心。中间也尝试过几次提
林红非常道·2022-11-18 15:50

论文阅读笔记--医学图像分割[上下文编码网络]--CE-Net

ContextEncoderNetworkfor2DMedicalImageSegmentation--CE-Net:用于二维医学图像分割的上下文编码网络摘要一、introduce早期医学图像深度学习方法早期U-Net网络的应用对U-Net网络的改进U-Net以及改进U-Net网络的限制【编码器-解码器
珏了·2022-11-18 09:14

UNet变体

ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》二、《UNet++:ANestedU-NetArchitectureforMedicalImageSegmentation》图1：（a）UNet++由编码器和解码器组成
6个小石头·2022-11-18 09:33

CE-Net: Context Encoder Network for 2D MedicalImage Segmentation

在本文中提出了一个上下文编码器网络（简称为CE-Net）CE-Net主要包含三个主要部分：特征编码器模块，上下文特征提取模块和特征解码器模块。使用预训练的ResNet块作为固定特征提取器。
不想敲代码的小杨·2022-11-18 09:33

【论文学习笔记】《Tacotron: Towards End-To-End Speech Synthesis》

Tacotron论文学习文章目录Tacotron论文学习摘要1简介2相关工作3模型架构3.1CBHG模块3.2编码器3.3解码器3.4后置处理网络与波形合成4模型细节5实验5.1烧蚀分析5.2平均意见得分测验
FallenDarkStar·2022-11-18 08:53

《从0开始设计和实现CPU》总线设计（一）之总线仲裁器的实现

（一）总线的实现总线由总线仲裁器，总线主控多路复用器，地址解码器，总线从属多路复用器组成，本文记录总线仲裁器的实现。原理请看书《CPU自制入门》，书中通俗易懂，图文并茂。
嵌入式历练者·2022-11-17 14:50

cycleGAN模型构建及代码解读及细节

cycleGAN模型及代码cycleGAN简介cycleGAN中的网络和图片们‍♂generator的构建编码器残差块解码器Discriminator其余准备工作数据读取生成图片缓冲区学习率更新模型初始化图片保存损失函数
HNU_刘yuan·2022-11-17 13:09

各种音视频编解码学习详解（8）--Real系列

相较于其它的视频编解码器，
simon-扬·2022-11-16 18:25

PraNet: Parallel Reverse Attention Networkfor Polyp Segmentation

具体来说首先使用并行局部解码器（PPD）在高级层中聚合特征，基于组合的特征，生成一个全局信息特征图。此外我们利用反向注意模块来挖掘边界线索，这个模块可以建立区域和边界线索之间的
不想敲代码的小杨·2022-11-16 13:41

Keras深度学习实战（36）——基于编码器-解码器的机器翻译模型

Keras深度学习实战（36）——基于编码器-解码器的机器翻译模型0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.基于编码器-解码器结构的机器翻译模型2.1基于编码器-解码器体系结构2.2
盼小辉丶·2022-11-16 10:07

搜索（深度优先搜索与回溯） 经典例题题单+万字详解（C++）

目录共13题八皇后思路：代码：彩票思路：代码：堆积木思路：代码:排三角形思路：代码：迷宫问题思路：代码：全排列问题思路：代码：素数圆环思路：代码:靶形数独思路：代码:产生数思路：代码:选数思路:代码:数的划分思路
黑马星云·2022-11-15 20:57

【论文阅读】FFUNet：一种新的特征融合为医学图像分割提供了强大的解码器

anovelfeaturefusionmakesstrongdecoderformedicalimagesegmentation.IETSignalProcess.16(5),501–514(2022).https://doi.org/10.1049/sil2.12114目录摘要一、引言二、相关工作2.1基于CNN的编码器和解码器方法
hahahayyds·2022-11-15 11:17

UNET 3+: A FULL-SCALE CONNECTED UNET FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION

UNET是一种编解码器结构的深度学习网络，广泛应用于医学图像分割。多尺度特征组合是实现精确分割的重要因素之一。**UNET++是通过设计具有嵌套和密集跳跃连接的体系
Never_Jiao·2022-11-15 11:13

腹部多器官分割的边界感知网络

这个模型包含一个共享编码器，一个边界解码器和一个分段解码器。并且两个解码器都采用了
不想敲代码的小杨·2022-11-15 11:43

两万字综述Transformer在CV中的发展情况和未来趋势

作者|汽车人编辑|3D视觉开发者社区摘要Transformer，一种基于注意力的编码器-解码器模型，已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-11-14 13:13

（脑肿瘤分割笔记：六十九）：一编码器三解码器的UNet网络

摘要本文提出的E1D3网络是一种编码器，三解码器的全卷积神经网络。其中每个解码器分割感兴趣的分层区域之一即整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤。
不想敲代码的小杨·2022-11-14 12:36

（脑肿瘤分割笔记：四十四）基于深度学习的脑肿瘤分割的综述

Introduction脑肿瘤分割任务面临的主要挑战深度学习方法的脑肿瘤分割的方法脑肿瘤分割方法一：设计有效的架构分割方法针对于不同目的的模型对于精度有要求的模型节省计算开销的模型设计有效的网络架构多路径网络编码器-解码器网络脑肿瘤分割方法二
不想敲代码的小杨·2022-11-14 12:05

使用深度学习的图像分割（综述）

文章目录前言摘要1.引言2.深度神经网络的概述2.1卷积神经网络（CNNs）2.2递归神经网络（RNNs）和LSTM2.3编码器-解码器和自动编码器模型2.4生成式对抗性网络（GANs）3.基于DL的图像分割模型
CF996a·2022-11-14 11:59

AutoEncoder和VAE

De-noisingAutoEncoder三、AE的其他应用四、VAE一、AutoEncoder（自编码器）AE是一种左右几乎对称的网络模型（之所以说几乎是因为也可以不需要完全对称），左边的结构称为编码器encoder，右边的结构称为解码器
圆月弯刀鞘·2022-11-14 09:01

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）实现原理总结SRNSRN是只有一个隐藏层的循环卷积神经网络，如图所示。其中W、U、b共享权重，1.使用Nump
刘先生TT·2022-11-14 07:17

RK3399Pro-硬件编解码器MPP库快速上手--（二）MPP编码入门

MPP编码入门（后附demo代码链接）mpp编码流程介绍整个编码分为mpp_create，mpp_init，再通过mpp的接口mpi->control接口来进行参数设置.一般需要配置三类信息：码率控制方式（MPPEncRcCfg），通过命令MPP_ENC_RC_CFG配置；输入控制配置（MppEncPrepCfg），通过命令MPP_ENC_SET_PREP_CFG配置；协议控制配置（MppEncC
Viking87·2022-11-12 09:52

RK3399Pro-硬件编解码器MPP库快速上手--（三）MPP编码关键代码讲解

MPP关键配置（讲解在注释中）代码链接：https://download.csdn.net/download/qq_39839546/67314289已设置成了0积分下载，欢迎大家下载分享。为了方便配置功能，我们一般将Mpp配置的关键参数定义为结构体:structMPP_ENC_DATA//编码所需要的数据{//globalflowcontrolflaguint32_tfrm_eos;uint32
Viking87·2022-11-12 09:22

Transformer论文精读

Transformer论文精读Abstract主要的序列转换模型是基于复杂的递归或卷积神经网络，包括一个编码器和一个解码器。性能最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。
bugmaker.·2022-11-11 14:01

多目标机器学习_浅析大规模多语种通用神经机器翻译方法

最初的这种基于编码器-解码器架构的机器翻译系统都针对单个语言对进行翻译。近期的工作开始探索去扩展这种办法以支持多语言之间的翻译，也就是通过只训练一个模型就能够支持在多个语言之间的翻译。
weixin_39854923·2022-11-10 12:58

Python OpenCV视频文件相关操作教程

获取视频某些属性3.修改视频属性信息4.判断图像是否读取成功5.获取视频的一帧图像6.释放图像二、视频文件的保存1.在OpenCV中保存视频使用的是VedioWriter对象，创建视频写入对象2.设置视频的编解码器
·2022-11-10 10:12

文本生成：Transformer

1.模型原理Transformer是一种基于全连接神经网络的编码器-解码器（encoder-decoder）架构实现，它由输入模块、编码器模块、解码器模型和输出模型四部分组成。
HadesZ~·2022-11-10 07:46

UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

在FCNNs中，编码器通过学习全局和局部特征以及可由解码器用于语义输出预测的上下文表示来发挥不可或缺的作用。尽管它
Donogh Liu·2022-11-10 07:10

【动手学深度学习】李沐——循环神经网络

本文内容目录序列模型文本预处理语言模型和数据集循环神经网络RNN的从零开始实现RNN的简洁实现通过时间反向传播门控循环单元GRU长短期记忆网络（LSTM）深度循环神经网络双向循环神经网络机器翻译与数据集编码器-解码器架构序列到序列学习
FavoriteStar·2022-11-09 04:52

【自然语言处理】Seq2Seq网络和attention机制

【seq2seq】seq2seq网络由两个独立的循环神经网络组成，被称为编码器和解码器，通常使用LSTM或GRU实现。编码器处理输入数据，其目标是理解输入信息并表示在编码器的最终状态中。
CC‘s World·2022-11-09 03:28

一文详解视觉Transformer在CV中的现状、趋势和未来方向（分类/检测/分割/多传感器融合）...

摘要Transformer，一种基于注意力的编码器-解码器模型，已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。
自动驾驶之心·2022-11-08 13:50

自然语言处理从零到入门 Transformer

Transformer是一个完全基于注意力机制的编解码器模型，它抛弃了之前其它模型引入注意力机制后仍然保留的循环与卷积结构，而采用了自注意力（Self-attention）机制，在任务表现、并行能力和
BlackStar_L·2022-11-08 11:04

python web--html5（2）

标签允许您规定可替换的视频/音频文件供浏览器根据它对媒体类型或者编解码器
出其东门225·2022-11-07 11:09

【菜鸟刷题笔记——持续更新】

文章目录回溯回溯法解决的问题解题模板组合问题排列问题棋盘问题（n皇后、数独）动态规划解决模板动态规划基础343.整数拆分背包问题01背包⭐⭐416.分割等和子集1049.最后一块石头的
LYF_SHNU·2022-11-03 20:19

CS231n-assignment3-Transformer_Captioning

在本笔记本中，您将实现变压器解码器的关键部分，以完成相同的任务。
Esaka7·2022-11-03 18:46

DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible Images 阅读笔记

DenseFuse:AFusionApproachtoInfraredandVisibleImages阅读笔记摘要介绍相关工作融合方法编码器解码器融合层训练网络结构损失函数训练数据集融合层加法策略（AdditionStrategy
小王不头秃·2022-11-03 08:03

【读论文】Self-supervised feature adaption for infrared and visible image fusion

介绍小知识常用的两类用于图像融合的神经网络架构红外融合的障碍贡献相关工作基于深度学习的融合方法DenseFuseIFCNN，U2Fusion基于GAN的特征自适应方法FusionGANDDcGAN提出的方法SFANet解码器块注意力解码器总结
小王不头秃·2022-11-03 08:57

FFmpeg入门详解之52：ffplay源码分析

main()函数解析FFplay的主要流程调用了如下函数av_register_all()：注册所有编码器和解码器。
福优学苑@音视频+流媒体·2022-11-02 19:35
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