cnn注意力机制第14页

TVM安装

为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等

血_影·2024-01-23 06:20

极智AI | ubuntu 安装 ncnn

极智视界·2024-01-23 06:49

Debian/Ubuntu安装带VULKAN的NCNN库

1.安装基础件sudoapt-getinstallbuild-essentialgitcmakelibprotobuf-devprotobuf-compilerlibvulkan-devvulkan-utilslibopencv-devsudoapt-getinstalllibwayland-devlibxrandr-devsudoapt-getinstalllibvulkan1mesa-vulk

qq_35439382·2024-01-23 06:46

ubuntu 安装protobuf

apt安装sudoaptinstallprotobuf-compiler编译安装–方式1资料链接：ubuntu环境安装ncnn_ubuntuncnn_jbyyy、的博客-CSDN博客gitclonehttps

勤奋的学渣·2024-01-23 06:15

ncnn - ubuntu调用vulkan加速ncnn是的CMakeLists.txt和bashrc配置

概述ncnn使用vulkan来加速时，需要先安装vulkan，然后再使用vulkan来编译ncnn，最后才是使用编译好的ncnn来推理模型。。

勤奋的学渣·2024-01-23 06:34

近期阅读的几篇针对于使用深度方法篡改的图像（即DNG图像）的检测论文汇总（随时更新）

目录AbstractIntroduction1二分类方法1.1CNN-generatedimagesaresurprisinglyeasytospot...fornow1.2IdentificationofDeepNetworkGeneratedImagesUsingDisparitiesinColorComponents1.3DetectingGANgeneratedFakeImagesusin

道骨。·2024-01-23 06:30

深度学习|RCNN&Fast-RCNN

1.RCNN2014年提出R-CNN网络，该网络不再使用暴力穷举的方法，而是使用候选区域方法（regionproposalmethod）创建目标检测的区域来完成目标检测的任务，R-CNN是以深度神经网络为基础的目标检测的模型

AI小白龙*·2024-01-23 04:18

CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

目标检测系列——Faster R-CNN原理详解

目标检测系列——FasterR-CNN原理详解写在前面前文我已经介绍过R-CNN、FastR-CNN的原理，具体内容可以点击下面链接阅读。

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

Transformer 深度学习模型

Transformer引入了注意力机制（Attention

JNU freshman·2024-01-23 03:44

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder

eduics·2024-01-23 03:35

MSG3D

一个人体骨骼图被记为G=(v,E)图卷积：图卷积定义考虑一种常用于处理图像的标准卷积神经网络(CNN)。输入是像素网格。每个像素都有一个数据值向量，例如红色、绿色和蓝色通道。数据通过一系列卷积层。

潦草大叔·2024-01-23 02:48

【深度视觉】第二章：卷积网络的数据

本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。

宝贝儿好·2024-01-22 22:29

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理

长安er·2024-01-22 20:22

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

然后，注意力机制对编码器特征进行加权，并生成固定长度的向量。最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。我们还评估了不同编码器架构（包括LSTM，G

图灵与对话·2024-01-22 20:50

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机

励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用IDCNN（IteratedDilatedConvolutionalNeuralNetwork）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理

sagima_sdu·2024-01-22 16:16

AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)

AIGC实战——像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.训练PixelCNN3.PixelCNN分析4.使用混合分布改进PixelCNN小结系列链接0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2024-01-22 15:47

Transformer and Pretrain Language Models3-3

insightsofattention注意力机制的特点我们引入的attention机制到底给端到端的模型带来了什么变化？

ringthebell·2024-01-22 10:33

自然语言推断：使用注意力

注意力鉴于许多模型都是基于复杂而深度的架构，Parikh等人提出用注意力机制解决自然语言推断问题，并称之为“可分解注意力模型”。

白云如幻·2024-01-22 09:33

机器学习周报第29周

然后通过混合注意力机制聚合不同的视图，以方便地量化和利用特定的视图及其相关的

Ramos_zl·2024-01-22 09:10

yolov8 pose

目录yolov8poseyolov5posefasterrcnn和pose_hrnetyolov8pose视频推理代码：yolov8pose1060,视频推理，显存占用250Ms模型25ms，m模型时间

AI视觉网奇·2024-01-22 08:36

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-22 08:13

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于多头自注意力机制和指针网络的文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.问题定义和解决问题的假设问题定义解决问题的假设三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Textsummarizationbasedonmulti-headself

yuyuyu_xxx·2024-01-22 07:43

Transformer and Pretrain Language Models3-2

transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体：如果两个向量的维度不一样，我们就需要在中间加上一个权重矩阵，来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention

ringthebell·2024-01-22 07:12

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。

Java之弟·2024-01-22 05:27

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的核心就是在decoder的每一步，都把encoder的所有向量提供给decoder模型。具体的例子先获得encoder隐向量的一个注意力分数。

N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

MTCNN理论笔记

Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks(MTCNN)开源资源：论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878

榴莲薄饼·2024-01-22 01:45

no.3-10/31/2018

目前看了一下CNN方面的，主要是因为也学习了

红豆汤来两大碗·2024-01-22 00:30

Exploring Visual Relationship for Image Captioning

ExploringVisualRelationshipforImageCaptioning论文地址时间：2018年Intro尽管当前存在很多CNN+RNN模型，还有一个未被充分研究的问题，即如何利用视觉关系来帮助

luputo·2024-01-21 21:34

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化

1.总述AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:24

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

简介Transformer模型抛弃了RNN、CNN作为序列学习的基本模型。循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了词在序列中的位置信息。

zwhdldz·2024-01-21 17:03

数据可视化 | 期末复习 | 补档

文章目录介绍可视化什么是可视化科学可视化，信息可视化，可视分析系统三者之间有什么区别可视化的基本流程可视化的两个基本设计原则数据属性可视化的基本图表可视化编码视觉编码基本图表图形感知前注意力机制格式塔学说变化盲视颜色感知颜色生成和颜色优化可视化评估

啦啦右一·2024-01-21 14:47

5.1 二级引用高分文献

5.1WiFiNet:基于WiFi的室内定位使用CNNHernándezN,ParraI,CorralesH,etal.WiFiNet:WiFi-basedindoorlocalisationusingCNNs

weixin_42963026·2024-01-21 13:25

[错误记录]Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8.

运行深度学习脚本时出现报错:Couldnotloadlibrarylibcudnn_cnn_infer.so.8.运行环境：Windows11下WSL2的Ubuntu-22.04驱动版本：解决办法：安装

M·K·2024-01-21 13:51

Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8

项目场景：使用python的segment_anything包问题描述Couldnotloadlibrarylibcudnn_cnn_infer.so.8原因分析：环境中的问题是由libnvrtc.so

saoqi_boy·2024-01-21 13:50

Transformer｜1.4 CNN遇到的问题与窘境

文章目录CNN遇到的问题与窘境transformer的优势CNN遇到的问题与窘境判断一个人是否为美人，既要看她各个五官，也要看她各个五官占的比例和协调。既要照顾好局部信息，也要照顾好全局信息。

晓源Galois·2024-01-21 13:49

YOLO系列

以往的物体检测方法R-CNN、FastR-CNN等通常将检测问题转变为分类问题，而YOLO将检测变为一个回归问题，并且它的训练和检测均是在一

搁浅丶.·2024-01-21 12:54

深度学习技术栈 —— 用Pytorch搭建神经网络识别数字(Kaggle实战)

搭建神经网络识别数字（Kaggle实战）一、项目信息1.1参考文章二、搭建过程2.1逻辑回归2.2ArtificialNeuralNetwork(ANN)2.3ConvolutionalNeuralNetwork(CNN

键盘国治理专家·2024-01-21 12:09

信号处理专题设计-基于边缘检测的数字图像分类识别

目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理1.卷积神经网络（CNN）模型2.边缘检测3.形态学操作4.鲁棒性四、实验过程1.数据预处理2.网络的构建3.模型的训练4.边缘检测和形态学操作相关代码5.模型训练结果

长安er·2024-01-21 09:11

Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元

下面是Transformer模型的全面概述：1.核心概念注意力机制（AttentionMechanism）：T

散一世繁华，颠半世琉璃·2024-01-21 09:02

（超详细）7-YOLOV5改进-添加 CoTAttention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个CoTAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportflatten,nnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nn.modules.activationimportReLUfromtorch.nn.modules.batchnormi

我要变胖哇·2024-01-21 08:06

基于深度学习的车牌识别（YOLOv5和CNN）

基于深度学习的车牌识别(YOLOv5和CNN）目录一、综述二、车牌检测一、综述本篇文章是面向的是小白，想要学习深度学习上的应用，本文中目前应用了YOLOv5和CNN来对车牌进行处理，最终形成一个完整的车牌信息记录

AAI机器之心·2024-01-21 07:48

深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

CNN基本结构卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习技术中最基础的网络结构，模拟人脑工作，具备强大的特征学习能力。

AI小白龙*·2024-01-21 07:18

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类特别适用于处理图像数据的深度学习模型。

AI小白龙*·2024-01-21 07:48

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。

GodFishhh·2024-01-21 07:46

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。

AAI机器之心·2024-01-21 07:08

去噪深度卷积网络实战扩展（四）——U-net网络实战讲解

各位同学，继上节课给大家介绍了深度学习去噪一款优秀的神经网络——DnCNN之后，再给大家带来另一款性能优异的神经网络U-net。

科技州与数据州·2024-01-21 06:44

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