VIT网络架构

vit细粒度图像分类（八）SIM-Trans学习笔记

1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)旨在从相似的从属类别中识别物体，这对人类准确的自动识别需求具有挑战性和实用性。大多数FGVC方法侧重于判别区域挖掘的注意机制研究，而忽略了它们之间的相互依赖关系和组成的整体对象结构，而这些对模型的判别信息定位和理解能力至关重要。为了解决上述局限性，我们提出了结构信息建模变压器(SIM-Trans)，将对象结构信息整合到变压器中，以增强区分表示学习，使其同时包含外观
无妄无望·2024-02-02 10:47

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

一文讲透Linux网络设备驱动框架及编写步骤

【摘要】本文阐述了网络架构模型，特别是Linux系统中网络子设备框架4层结构，反别阐述了各层的作用。
Leon_George·2024-02-02 07:24

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图
iuerfee·2024-02-02 07:17

中科院一区顶刊 | DilateFormer: 即插即用的多尺度全局注意力机制(附源码实现)

原有的ViT模型在计算复杂性和感受野大小之间的权衡上存在矛盾。众所周知，ViT模型使用全局注意力机制，能够在任意图像块之间建立长远距离上下文依赖关系，但是全局
CVHub·2024-02-02 06:23

同样都是将物理设备虚拟化，思科的VSS和华为的CSS到底有啥区别？

在当今互联网时代，网络架构的高可用性和容错性变得尤为关键。
wljslmz·2024-02-02 04:25

Vue3+TS+移动端-购物车实现详细步骤+项目优化

也可以使用piniavuex官网:https://vuex.vuejs.org/zh/pinia官网:https://pinia.web3doc.top/这次购物车就选用vuex:第一步:需要配置自动导入在vit
前端进阶中·2024-02-01 17:59

深度学习中的各种数据增强

然而，直至今日，尽管提出了以ViT为代表的新一代视觉网络架构，但数据问题仍然是构建深度学习模型最常见的挑战之一。
一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-01 14:06

深度学习中的各种数据增强方法大全

然而，直至今日，尽管提出了以ViT为代表的新一代视觉网络架构，但数据问题仍然是构建深度学习模型最常见的挑战之一。
程序员奇奇·2024-02-01 14:35

【论文阅读笔记】Transformer-XL

本文提出的Transformer-XL神经网络架构可以在不打破
没啥信心·2024-02-01 12:16

计算机设计大赛 深度学习 opencv python 实现中国交通标志识别_1

文章目录0前言1yolov5实现中国交通标志检测2.算法原理2.1算法简介2.2网络架构2.3关键代码3数据集处理3.1VOC格式介绍3.2将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3
iuerfee·2024-02-01 07:59

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2
iuerfee·2024-02-01 07:59

15EG使用ps点亮mio的led

配置完成后按照hello_world工程模板生成bit文件，和创建vitis工程，下面将从创建好vit
mcupro·2024-01-31 21:19

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

1.摘要细粒度图像具有不同子类间差异小、相同子类内差异大的特点。现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。首先，利用外部注意力取代原Transformer模型中的自注意力，通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力；其次，引入特征选择模块筛选区分性特征，去除冗余信息，加强特征表示能力；最后，引入融合的多元
无妄无望·2024-01-31 18:40

vit细粒度图像分类（六）TransFC学习笔记

1.摘要从判别局部区域学习特征表示在细粒度视觉分类中起着关键作用。利用注意机制提取零件特征已成为一种趋势。然而，这些方法有两个主要的局限性:第一，它们往往只关注最突出的部分，而忽略了其他不明显但可区分的部分。其次，他们孤立地对待不同的部分特征，而忽略了它们之间的关系。为了解决这些限制，我们建议定位多个不同的可区分部分，并以明确的方式探索它们之间的关系。在这个过程中，我们引入了两个轻量级模块，它们可
无妄无望·2024-01-31 18:10

互联网加竞赛 基于深度学习的人脸表情识别

文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-01-31 09:11

数通基础笔记

1企业网络架构小型企业、大型企业优点，缺点扁平网络结构：便宜、简单、灵活、易维护;单点故障分层网络结构：昂贵、复杂、冗余、易扩展2.大型企业网络设计的基本思想是？
Gnana_L·2024-01-31 08:33

计算机设计大赛 深度学习 opencv python 实现中国交通标志识别

文章目录0前言1yolov5实现中国交通标志检测2.算法原理2.1算法简介2.2网络架构2.3关键代码3数据集处理3.1VOC格式介绍3.2将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3
iuerfee·2024-01-31 06:40

网络隔离场景下访问 Pod 网络

接着上文VPC网络架构下的网络上数据采集介绍考虑一个监控系统，它的数据采集Agent是以daemonset形式运行在物理机上的，它需要采集Pod的各种监控信息。
xzchaoo·2024-01-31 03:43

PyTorch的nn.Module类的详细介绍

在PyTorch中，nn.Module类是构建神经网络模型的基础类，所有自定义的层、模块或整个神经网络架构都需要继承自这个类。
科学禅道·2024-01-30 07:39

深度学习之卷积神经网络进阶版

他们在网络架构上是串行的结构，也就是在每一层与每一层之间，前面一层的输出，是后面一层的输入。在神经网络里面，我们可能会有更加复杂的结构，比如，在每层之间有分支，甚至说要把每一层的输出再往前作为输入。
丘小羽·2024-01-30 07:45

高性能网络建设指南，《智算中心网络架构白皮书》开放下载

所有具备前瞻视野的CTO、技术负责人，都正在将目光聚焦在为公司建立起面向大模型时代的AI基础设施。大模型需要大规模高性能集群的支持，如何建设高性能网络是其中最为关键的一步。高性能网络的成功落地，可以确保大模型用最短的时间训练出来，并节省大量费用。业务将在第一时间获得大模型的超能力加持。公司将和友商进一步拉大距离，将他们远远甩在身后，或者成功实现业务反超，占据市场领先定位。不过，高性能网络RDMA和
百度智能云技术站·2024-01-30 06:31

第二十七周：文献阅读笔记

DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet（密集连接网络）是一种深度学习神经网络架构
@默然·2024-01-30 03:01

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。
禄亿萋·2024-01-29 16:25

跨任务神经网络架构搜索

跨任务神经网络架构搜索华为杯企业赛题：神经网络架构搜索对提高模型精度，减少模型计算量，提高推理速度起着很大的作用。
技术小鹅·2024-01-29 10:00

神经架构搜索的算法与技巧

1.背景介绍神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)是一种自动设计神经网络的方法，它可以帮助我们自动发现高效的神经网络架构。
OpenChat·2024-01-29 10:57

SDWAN无区域无运营商限制吗？

SD-WAN作为一种网络技术的创新，已经改变了企业网络架构的传统方式。其中一个显著的特点就是其在地域和运营商方面的灵活性。
Ogcloud_oversea·2024-01-29 10:15

SD-WAN的灵活性体现在哪个方面？

随着企业网络需求的不断演变，传统的网络架构逐渐显得僵化且难以满足快速变化的业务环境。为了解决这一问题，许多企业转向了软件定义广域网（SD-WAN）作为一种更灵活的网络解决方案。
Ogcloud_oversea·2024-01-29 10:44

SD-WAN、SASE、MPLS：解析三者的区别

本文将深入探讨它们之间的区别，以帮助企业更好地选择适合自身需求的网络架构。1、SD-WAN（软件定义广域网）：定义：SD-WAN是一种网络技术，通过软件定义和管理广域网连接，提高网络的灵活性和性能。
Ogcloud_oversea·2024-01-29 10:44

数据科学与机器学习 — 神经网络（第 02 部分）：前馈神经网络架构设计

有时，与您的问题最相合的网络可能是输入层中有10个节点，隐藏层中有13个节点/神经元，输出层中有大约四个节点/神经元，更不必提您将不得不微调整个网络中隐藏层的数量。我的观点是，我们需要一些动态的东西。一个动态代码，我们可以在不打破程序的情况下更改参数及优化。如果您使用python-keras函数库来构建神经网络，即便架构很复杂，您也能减少配置和编译的工作，这就是我希望我们能够在MQL5中达成的目标
赫兹股票期货量化软件·2024-01-29 08:18

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上，加入了多级检测及FPN，快速的实现了YOLOv3的网络架构，并且实现了前向推理过程。
undo_try·2024-01-29 06:33

自然语言处理中的注意力机制与Transformer架构

2017年，Vaswani等人提出了一种新的神经网络架构—
OpenChat·2024-01-29 00:24

Vite学习指南

2.1什么是ViteVite（法语意为"快速的"，发音/vit/，发音同"veet"）是一种新型前端构建工具，能够显著提升前端开发
秋の本名·2024-01-29 00:17

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

1.摘要为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题，本文提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net)。首先，将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量，然后，构建重复次数不同的编码器，最后，双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合，得到更加丰富的互补特征信息，从而提高细粒度分类的精度。实验结果表明，BT-Net在CUB-
无妄无望·2024-01-28 22:06

神经架构搜索的主要概念：理解基本原理

1.背景介绍神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)是一种自动设计神经网络的方法，它可以帮助我们找到一个高性能的神经网络架构，而无需手动设计。
OpenChat·2024-01-28 18:32

系统架构设计师教程（十七）通信系统架构设计理论与实践

通信系统架构设计理论与实践17.1通信系统概述17.2通信系统网络架构17.2.1局域网网络架构17.2.2广域网网络架构17.2.3移动通信网网络架构17.2.4存储网络架构17.2.5软件定义网络架构
赫凯·2024-01-28 16:05

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程和之前实现的YOLOv2一样，根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书，在不脱离YOLOv3的大部分核心理念的前提下
undo_try·2024-01-28 09:50

第11章 安全网络架构和保护网络组件

11.1OSI模型11.1.1OSI模型的历史20世纪70年代后期开发开发OSI协议是为给所有计算机系统建立通用的通信结构或标准。11.1.2OSI功能7应用层6表示层5会话层4传输层3网络层2数据链路层1物理层OSI模型表达了网络的实际运行方式。基于OSI模型的协议能通过识别远程通信实体以及验证所接收数据的来源来支持一种身份验证。11.1.3封装/解封基于OSI模型的协议采用“封装“机制。封装是
HeLLo_a119·2024-01-28 09:18

【Image captioning】论文阅读八—ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning_2021

中文标题：ClipCap:CLIP前缀用于图像描述（ClipCap:CLIPPrefixforImageCaptioning）文章目录1.介绍2.相关工作3.方法3.1综述3.2语言模型微调3.3映射网络架构
安静到无声·2024-01-28 08:33

Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型

就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域，让我们来看看最近的这篇论文“VisionMamba:EfficientVisualRe
数据派THU·2024-01-28 08:21

AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的？OJAC近屿智能带你一探究竟

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构。可以用于处理序列数据，被广泛应用于翻译、识别等任务。这种模型的主要特点是使用自注意力机制和位置Embedding来提升语言的表达能力。Tr
OJAC近屿智能·2024-01-28 06:45

vite搭建vue3.0项目

nextelement-plusaxios-S2、生产依赖yarnaddsass-D修改端口号vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vit
X_8d6a·2024-01-28 04:08

自然语言处理中的Transformer架构

Transformer架构是一种新颖的神经网络架构，它在2017年由Vaswani等人提出，并在2018年的论文中得到了广泛应用。Transformer架构的出现为NLP领域带来了革命性的
OpenChat·2024-01-27 23:08

800G光传输网络中的相干调制与PAM4技术

在800G光传输网络架构中，相干调制技术和PAM4（四电平脉冲幅度调制）技术各具优势，分别针对不同应用场景提供高效解决方案。
audrey-luo·2024-01-27 19:43

vit细粒度图像分类（二）SwinFC 学习笔记

1.摘要：针对细粒度图像类间差异小、类内差异大等问题，提出了一种基于Swin及多尺度特征融合的模型（SwinFC）。基准骨干网络采用具有多阶段层级架构设计的SwinTransformer模型作为全新视觉特征提取器，从中获取局部和全局信息以及多尺度特征。然后在每个阶段的分支通道上嵌入融合外部依赖及跨空间注意力模块，以捕获数据样本之间的潜在相关性，同时捕捉不同空间方向上具有判别力的特征信息，进而强化网
无妄无望·2024-01-27 13:39

vit细粒度图像分类（三）TRS-DeiT 学习笔记

1.摘要细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性，为了更好地学习细粒度图像的潜在特征，该算法将知识蒸馏引入到细粒度图像分类任务中，提出基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法（ＴＲＳ-ＤｅｉＴ），能使其兼具ＣＮＮ模型和Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型的各自优点。此外，ＴＲＳ-ＤｅｉＴ的新型目标区域选取模块能够获取最具区分性的区域；为了区分任务中的易混淆类，引入对
无妄无望·2024-01-27 13:38

TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、项目介绍基本流程：数据预处理：图像数据处理，准备训练和验证数据集卷积网络模型：构建网络架构过拟合问题
机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55

CVPR 2023: Instant Volumetric Head Avatars

2.神经网络架构神经
结构化文摘·2024-01-27 09:39

物理服务器和虚拟服务器的区别

许多企业正在积极投资于数字基础设施，包括服务器、网络架构、计算资源等等，以保持活力并在竞争中领先。根据其规模、要求和其他托管需求，这些投资将因企业而异。
数脉科技1·2024-01-27 09:37

CDN_笔记

2）其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。
陈九礼·2024-01-27 05:02
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