注意力机制融合第7页

ECCV 2024 | CC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM

SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM作者：ShreyankNGowda和DavidA.Clifton论文创新点变分注意力融合模块

小白学视觉·2025-01-22 10:25

2024：在成长、创作与生活中找到星光

年度创作与历程回顾三、个人成长与突破3.1.初入迷雾：懵懂的起点3.2.从迷茫到笃定，开启技术探索之旅3.3.破茧成蝶：在质疑与焦虑中坚守初心3.4.蜕变之路：代码能力的质变与成长四、个人学习与博客事业的融合五

手握风云-·2025-01-22 09:19

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。

AI天才研究院·2025-01-22 09:16

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。

T0uken·2025-01-22 07:03

【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统

一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据（如文本、图像、音频等）融合在一起的技术，旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从

2的n次方_·2025-01-22 04:09

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。

清风AI·2025-01-22 03:32

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络CNN深度学习理论基础（六）Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

如何通过API接口获取体育数据？从入门到进阶全攻略

随着体育赛事和互联网的深度融合，实时获取赛事数据已经成为体育网站、直播平台以及相关应用开发中的重要环节。

Tina0898·2025-01-22 00:11

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

Python 发展趋势：与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用

大家好，我是猫哥，好久不见！2022年末的时候，我不可避免地阳了，借着身体不舒服就停更了，接踵而至的是元旦和春节假期，又给自己放了假，连年终总结也鸽了，一懈怠就到了2月中旬……现在是我家娃出生的第三个月，全家人大部分的时间和精力都在他身上，结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱，又是那么的“吵闹”，影响着我们的情绪和生活节奏。这三个月的基调跟过去的日子完全不同，它是新一年的开始，是未来日子的底色

Python猫·2025-01-21 22:23

在 Sui 上释放物理数字化的潜力

物理数字融合（Phygital）代表着物理世界与数字体验的结合。它在现实世界中的有形物品与Web3的无限可能性之间架起了一座桥梁，提供了人们与产品、活动和品牌互动的新方式。

Sui_Network·2025-01-21 20:04

2024年CSDN年度回顾：个人成长、创作历程与生活的融合与平衡

2024年CSDN年度回顾：个人成长、创作历程与生活的融合与平衡时光荏苒，转眼间2024年已悄然落幕。

IT枫斗者·2025-01-21 19:29

比亚迪进军具身智能：未来实验室的战略布局与挑战

比亚迪未来实验室的战略意义：汽车基因与智能融合比亚迪进军机器人领域并非偶然之举。其深厚的汽车制造经验和规模化生产能力，为其在机器人研发方面奠定

·2025-01-21 17:11

YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！

AI棒棒牛·2025-01-21 16:02

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最

qq1309399183·2025-01-21 15:56

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最

QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

数据飞轮：互联网企业降本增效的数智化新范式

该模式倡导以数据消费为核心驱动力，推动数据流与业务流的深度融合，从而激

·2025-01-21 12:47

气膜科技助力沉浸式品牌展示新体验—轻空间

在科技与创意融合的新时代，气膜建筑正成为沉浸式品牌展示的理想载体。结合独特的外观设计与高科技投影技术，气膜为品牌展示打造了前所未有的互动体验空间。

Qspace丨轻空间·2025-01-21 11:49

火山引擎数据飞轮2.0：聚焦Data+AI，驱动企业数智化转型

数字化浪潮席卷全球，数据与人工智能的融合正给各行各业带来巨大变革，不仅重塑数据处理流程，更在决策支持、业务优化、产品创新等多个维度上展现巨大的潜力。

·2025-01-21 11:43

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。

Limiiiing·2025-01-21 04:46

Conda与Bash的完美融合：激活你的开发环境

Conda与Bash的完美融合：激活你的开发环境在Python开发者的日常工作中，Conda不仅作为包管理器，更是一个强大的环境管理工具。

2401_85760095·2025-01-21 02:43

最核心的 ICT 产品与技术话题，干货云集，让你不虚此行

7月27日，CloudInsightConference2018就要和大家见面了，除了新品发布与科技、创新的前沿话题之外，还将与参会者共同探讨最核心的ICT产品与技术话题：超融合与软件定义存储、容器与企业微服务治理

u013424982·2025-01-21 01:06

国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20

研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。

罗小罗同学·2025-01-21 01:34

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的

挂科边缘·2025-01-20 23:49

FORCE 原动力大会｜火山引擎边缘云亮点干货先知晓！

只有真正实现大模型的深度融合，

·2025-01-20 22:19

传感器融合(UWB+IMU+超声波)，使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍（一）UWB（超宽带）（二）IMU（惯性测量单元）（三）超声波传感器三、定位算法（一）卡尔曼滤波器（二）多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献

科研_研学社·2025-01-20 22:47

开启电商新征程：小红书API

一、前言在当今数字化浪潮下，社交媒体与电商的融合愈发紧密，小红书作为极具影响力的社交电商平台，其API（应用程序接口）备受瞩目。

·2025-01-20 18:59

/usr/bin/env: “python”: 没有那个文件或目录

在尝试IMU和激光雷达融合时，运行launch文件时一直报错，具体显示为：process[master]:startedwithpid[5473]ROS_MASTER_URI=http://localhost

@倾尽天下·2025-01-20 16:46

卸载并重新安装ROS环境

在尝试激光雷达和IMU融合时出现一些问题，客服建议重新安装ROS环境，就尝试一下，顺便把过程记录一下。

@倾尽天下·2025-01-20 15:08

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。

挂科边缘·2025-01-20 15:36

PDF 解析问题调研

测试下来，发现把组件融合起来，还是能不花钱解决问题的，都是麻烦折腾一些。这里分享了目前网上能够看到的资料。很多资料都是反复重复的，且效果不好的。目前网上基本没有太好用的工具，也没有太好的方案资料。

水的精神·2025-01-20 15:03

高效协作：设计师团队如何应对多方协作挑战

二、创意团队的独特协作需求1.跨领域融合创意团队往往包含文案、设计、市场等多个角色，如何打破专业壁

·2025-01-20 13:39

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景，旨在为读者勾勒出这一

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

AI与API的融合：构建智能互联技术世界的基石

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）与应用程序接口（API）的融合正在开启智能应用的新纪元。

IT数据V+I7809804594·2025-01-20 05:55

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

ChatGPT详解

其核心是自注意力机制，允许模型在

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 21:01

AI绘画工具介绍

特点：以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称，能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉

编程小郭·2025-01-19 18:15

一文了解数字孪生是什么？数字孪生赋能哪些行业应用场景

NewIT技术支撑数字孪生的广泛应用，助力工业、城市等多领域实现虚拟与现实融合，促进经济社会创新发展。01什么是数字孪生？

橙子吖21·2025-01-19 17:02

MHA实现

（1）关键点说明：多头注意力机制：将输入分成多个头，每个头独立计算注意力（2）维度变换：输入：(batch_size,sequence_length,embedding_dim)多头处理：(batch_size

谁怕平生太急·2025-01-19 16:27

数字孪生：物联+数据打造洞察世界新视角

新一代信息技术支撑数字孪生的广泛应用，使其在工业、城市、交通、医疗、水利等多领域实现虚拟与现实融合，促进经济社会创新发展。如果，您可以打造任何物品、场景、城市的另一种表达形式。

CServer_01·2025-01-19 16:54

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

它巧妙地融合了长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。

马拉AI·2025-01-19 12:48

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式：理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系

༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

工业互联网架构

工业互联网架构详解引言工业互联网（IndustrialInternet）是工业领域与互联网技术深度融合的产物，它推动了智能制造和数字化转型的进程。

st20195114·2025-01-19 04:02

工业互联网体系架构：赋能制造业转型升级

摘要：随着全球信息化和工业化进程的加快，工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，已成为推动我国制造业转型升级的重要力量。

2201_75335682·2025-01-19 02:16

HarmonyOS 与 iOS：架构与优势的深度剖析

它们代表了两种不同的发展方向：前者以分布式架构和多终端融合为核心，后者则以精细化的用户体验和封闭的生态系统见长。以下将通过多个维度剖析它们的本质区别与各自的优势。

汪子熙·2025-01-19 00:27

“云计算+中职”：VR虚拟仿真实训室的发展前景

一、云计算与VR虚拟仿真实训室的融合云计算技术以其高可靠性、可扩展性和灵活性，为VR虚拟仿真实训室提供了强大的技术支撑。通过云计算，学校可以构建高效、稳定的VR实训平台，实现资源的集中管理和动态分配。

武汉唯众智创·2025-01-18 21:01

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