通道注意力

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA)，并构建C2PSA_SMFA

1.SMFA介绍1.1摘要：基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意（self-attention，SA）特性能够更好地挖掘非局部信息，从而获得更好的高分辨率图像重建效果，因此具有重要的应用价值。然而，关键点积SA需要大量的计算资源，这限制了其在低功耗器件中的应用。此外，模拟退火机制的低通特性限制了其捕获局部细节的能力，从而导致平滑的重建结果。针对该问题，该文提出

小李学AI·2025-03-26 06:54

YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA

本篇文章将介绍一个新的改进机制——SMFA（自调制特征聚合模块），并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。随着深度学习在计算机视觉中的不断进展，目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型（YouOnlyLookOnce）一直因其高效和快速而备受关注。然而，尽管YOLOv11在检测精度和速度上有显著提升，但在处理复杂背景或需要捕捉更多局部和全局信息时，仍然面临挑战。为此，我们引入了S

一勺汤·2025-03-26 06:54

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

Vidu 5.0 视频生成模型深度解析

Vidu5.0视频生成模型深度解析（2025年3月）一、核心技术架构多模态动态建模基于DiT（DiffusionTransformer）架构：结合3D时空注意力机制，实现动态场景的精准建模。

Liudef06·2025-03-26 05:16

开源图生视频模型技术全景解析

一、核心架构与技术演进（一）模型基础框架多模态融合架构腾讯混元模型采用统一的全注意力机制，集成3D变分自编码器（VAE）实现图像到视频的时空特征编码。

Liudef06·2025-03-26 05:45

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

个人投资者参与场外个股期权的交易流程有哪些步骤？

个人投资者可以通过两种主要方式参与场外个股期权下单交易：‌1.通过机构交易通道：‌大多数个人投资

qiquanjiang·2025-03-26 03:33

在光速的边缘：MiniMax-01的算法实现与细节解析

本文将深入探讨MiniMax-01系列模型的核心算法实现，尤其是其高效的“闪电注意力”（LightningAttention）机制及其与专家混合（MixtureofExperts,MoE）架构的结合。

步子哥·2025-03-26 02:23

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

长序列处理：Transformer通过自注意力直接关联任意位置，避免梯度问题；RNN/LSTM在长序列中性能下降。

Panesle·2025-03-25 23:30

IO框架--java

流的概念内存与存储设备之间传输数据的通道流的分类按方向分类输入流：从存储设备到内存中输出流：从内存到存储设备中按照单位分类字节流以字节为单位，可以读写所有数据字符流以字符为单位，只能读写文本数据按照功能分类节点流具有实际传输数据的读写功能过滤流在节点流的基础之上增加功能字节流

yige程序员·2025-03-25 22:57

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

一、Transformer基础Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络架构，由Vaswan

进取星辰·2025-03-25 18:58

大华ICC平台对接组织设备通道

sdk版本:ICC_DPSDK_C_Chn_Win32_IS_V5.0.5.20230418lib:DPSDK.lib头文件:#include"./DH_NET/include/DPSDK_Error.h"#include"./DH_NET/include/DPSDK.h"1.初始化SDKDPSDK_INT32iRet=DPSDK_Init();if(iRet==DPSDK_SUCCESS){//

iummature·2025-03-25 05:52

Nacos架构与原理 - 通信通道

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对

码炫课堂-码哥·2025-03-25 05:14

AI生成Json结构化数据的几种方案

由于AI的注意力机制，AI可以在一次生成中根据上下文补全层级关系。

Dashesand·2025-03-25 04:14

虚拟现实整体解决方案

1、虚拟装配解决方案虚拟装配解决方案基于高性能的虚拟装配软件，在多通道大场景沉浸环境中利用沉浸

Kaikai?·2025-03-25 01:45

百度2026届暑期实习生招聘内推开始啦，快来投递你心仪的职位吧

百度2026届暑期实习生招聘内推开始啦，快来投递你心仪的职位吧（网申链接地址：https://dwz.cn/P2FZhMvx）点击链接自动填入内推码，get内推绿色通道~我的内推码：IZB4S3

flying jiang·2025-03-24 18:21

Linux信号处理：从“死亡快递“到系统级心跳的奇幻漂流

当Ctrl+C变成"死亡按钮"2017年，某倒霉程序员在深夜误触Ctrl+C，导致价值千万的比特币矿机集群集体"自杀"，这场事故揭示了信号处理的本质——它既是系统的紧急逃生通道，也是定时炸弹的遥控器。

Loving_enjoy·2025-03-24 18:49

ResNet改进(11)：添加 Squeeze-and-Excitation模块和替换Mish激活函数

1.SE模块和Mish激活函数SE模块是一种通道注意力机制，旨在增强网络对重要特征通道的关注，从而提升模型的表达能力。它通过显式地建模通道之间的依赖关系，动态调整每个通道的特征响应。

点我头像干啥·2025-03-24 15:58

雅特力AT32F435学习——3.PWM实验

PWM是高级功能不是一般的定时器就能有的，所以第一时间就要看数据手册看看哪些定时器用PWM功能，并且确认PWM输入输出的通道和引脚，本次教学

数字梦想家·2025-03-24 10:54

RabbitMQ基本原理

生产者发送消息流程：1、生产者和Broker建立TCP连接；2、生产者和Broker建立通道；3、生产者通过通道消息发送给Broker，由Exchange将消息进行转发；4、Exchange将消息转发

码农小伙·2025-03-24 07:25

通信之OTDR

工作原理OTDR利用光纤传输通道存在的瑞利散射和菲涅尔反射特性，通过监测瑞利散射的反向散射光的轨迹制成。

玖Yee·2025-03-24 07:51

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

Java高频面试之SE-23

1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：

牛马baby·2025-03-24 03:11

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。

谦亨有终·2025-03-23 22:26

TCP三次握手与四次挥手（全网最易懂保姆级教程）

一、前置知识准备1.TCP协议特性-面向连接：通信前需要建立专用通道-可靠传输：通过确认机制保证数据可达-全双工通信：双方可同时发送数据-流量控制：滑动窗口机制-拥塞控制：慢启动算法2.关键概念说明|术语

秋‍.·2025-03-23 20:44

H743定时器输出PWM波方法（基于STM32CubeMX）

《stm32h743xi数据手册》1前言本文介绍基于STM32CubeMX，使用stm32h743xi，使用TIM15的通道2输出PWM波的方法。

NW嵌入式开发·2025-03-23 11:32

YOLOV11|YOLO12改进系列指南

基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11

魔鬼面具·2025-03-23 08:03

Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel

img2pdf.AlphaChannelError:Refusingtoworkonimageswithalphachannel-solved解决img2pdf模块不能上传含alpha通道透明度的图片的问题解决

定星照空·2025-03-23 00:54

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts）架构，核心公式表达为：y=∑i=1nG(x

Coderabo·2025-03-22 04:41

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

Transformer框架增强基于改进型Transformer架构，结合多头注意力机制（MLA）与动态权重分配技术，优化了长程依

大势下的牛马·2025-03-22 00:58

凌晨三点的代码和引擎轰鸣声

直到阿杰甩来一张海报——黑底荧光绿字刺破视网膜："CISHOWGTSHOW，程序员特别通道，票免费送。"01被编译器耽误

·2025-03-21 21:56

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

【nnUnetv2】Code复现

作者提出一种nnUNet（no-new-Net）框架，基于原始的UNet（很小的修改），不去采用哪些新的结构，如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。

是Winky啊·2025-03-21 18:35

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

ios如何像android那样不上架安装

不过，ios想直接安装，还是有通道的，就是注册苹果企业开发者账号，通过企业开发者账号，生成inhouse类型的证书和描述文件（证书profile文件），通过

·2025-03-21 16:44

CS5802一款HDMI转Typec方案转换芯片

对于Type-Coutput，它由4个数据通道组成，支持1.62Gbps、2.7Gbps、5.4Gbps的链路速率。内置的可选SSC功能减少了EMI影响。

·2025-03-21 16:43

集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片，pin to pin替代国腾GM8775C方案

GM8775C型DSI转双通道LVDS发送器产品主要实现将MIPIDSI转单/双通道LVDS功能，MIPI支持1/2/3/4通道可选，最大支持4Gbps速率。

·2025-03-21 16:43

低空经济-低空智联网技术体系白皮书

以各种有人和无人驾驶航空器的低空飞行活动为牵引，辐射带动相关领域融合发展的综合性经济形态低空政策在国家层面，2021年2月，中共中央、国务院印发《国家综合立体交通网规划纲要》，提出“发展交通运输平台经济、枢纽经济、通道经济

yili_sha11·2025-03-21 11:04

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。

AI小怪兽·2025-03-21 10:56

【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力

问道飞鱼·2025-03-21 08:09

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，

AICurator·2025-03-21 03:01

金融风控算法透明度与可解释性优化

研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

其次，引入可解释性算法（如LIME与SHAP）构建透明化决策路径，结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射，有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外，研究

智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism

本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络，将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策

小源er·2025-03-20 23:54

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO

一勺汤·2025-03-20 22:46

S32K144外设实验（三）：ADC单通道连续采样（中断）

这次的实验比较简单，主要目的就是验证一下ADC的中断功能，思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样，将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 21:39

从代码到蓝图：开发者转型技术型项目经理的破局之路

一、开发者面临的转型临界点技术型职业瓶颈的四个维度案例：某大厂P7工程师年薪突破80万后陷入停滞，发现35岁后晋升通道收窄至3%技术天花板困境当技术深度达到可解决90%业务需求时，剩余10%的突破需要投入指数级增长的时间成本业务理解断层某金融系统开发者耗时

·2025-03-20 19:38

SSL证书失效？用户数据还安全吗？

一、SSL证书：数据安全的“护盾”SSL证书，全称为安全套接层证书，它通过在浏览器和服务器之间建立加密通道，确保数据传输的保密性、完整性与真实性。

·2025-03-20 09:17

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