cnn注意力机制第21页

目标检测-One Stage-YOLOv4

文章目录前言一、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四

学海一叶·2024-01-08 08:11

李沐-《动手学深度学习-02-目标检测

一、目标检测算法1.R-CNNa.算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框（选出多个锚框大小可能不一，需要使用Rolpooling）使用预训练好的模型（去掉分类层）对每个锚框进行特征抽取（如VGG,AlexNet

叮咚Zz·2024-01-08 08:40

Conv2Former：一种transformer风格的卷积特征提取方式

我们都知道ViTs推动了设计识别模型的发展，近几年使用的也相当的多，通常就是CNN网络引入注意力机制，往往可以获得不错的性能，因为相比较与卷积cnn，self-attention能够模拟全局成对依赖关系

夏天是冰红茶·2024-01-08 07:54

时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)目录时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测

机器学习之心·2024-01-08 07:23

CNN——ResNet

深度残差网络（Deepresidualnetwork,ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，并且让深度学习真正可以继续做下去，斩获2016CVPRBestPaper。

搁浅丶.·2024-01-08 07:40

64 注意力机制 | 65 注意力分数【动手学深度学习v2】

文章目录64注意力机制总结65注意力分数【动手学深度学习v2】总结代码加性注意力，还是看书吧有解释可视化这个图，看哪一帧比较重要？！

联系丝信·2024-01-08 06:51

深度学习：解决CNN的困境——胶囊网络

整个人工智能学术研究领域谈论最多的应该就是被誉为深度学习之父GeoffreyE.Hinton发表的论文DynamicRoutingBetweenCapsules,其中介绍了全新的深度学习模型——胶囊网络（CapsuleNetwork）1.普通CNN

一碗姜汤·2024-01-08 06:44

第三十七周周报：文献阅读+掩码、多头注意力机制+位置编码

目录摘要Abstract文献阅读：基于注意力的LSTM大地震预报网络现有问题提出方法基于注意力的LSTM网络研究实验实验目的数据集评估指标数据预处理和特征提取结果讨论MaskedSelf-Attention（掩码自注意力）Muti-HeadSelf-Attention（多头自注意力）MaskedMulti-headSelf-Attention（掩码多头自注意力）PositionalEncoding

m0_66015895·2024-01-08 06:35

机器学习周报第十六周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.1词嵌入1.2嵌入矩阵1.3学习词嵌入1.4Word2Vec二、序列模型和注意力机制2.1seq2seq（sequencetosequence）模型2.2注意力模型直观理解总结摘要词嵌入

Ramos_zl·2024-01-08 06:32

机器学习周报第九周

Transformer是一种基于注意力机制

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是CSWinTransformer，其基于Transformer架构，创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制，用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带，形成交叉形窗口以提高计算效率

Snu77·2024-01-08 06:30

Informer：用于长序列时间序列预测的高效Transformer模型

这个模型的创新点包括三个主要特性：ProbSparse自注意力机制：这种机制

随机惯性粒子群·2024-01-07 23:32

全基因组CNV分析3. 深入CNVkit分析管道

就和前文快速上手所介绍的流程一样，bam-cnn(Bincoverages)-

Jason数据分析生信教室·2024-01-07 23:31

深度学习基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN

机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

树莓派4B使用ncnn部署yolov5-Lite，推理耗时 247ms 包含前后处理

一.引言最近在玩树莓派，想在树莓派上不是一个目标检测算法，大致看了一下，目前开源的大家都在使用yolov5-Lite，使用ncnn去推理加速，于是自己也尝试部署，在此记录一下，个人踩的坑。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:36

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

工智能基础知识总结--什么是Transformer

Transformer是什么Transformer是Google在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中所提出的一种Seq2Seq的模型，该模型完全的抛弃了以往深度学习所使用的CNN

北航程序员小C·2024-01-07 20:49

Residual Attention Network for Image Classification

这是CVPR的文章，讨论关于注意力机制在分类的应用。papergithub容易理解的代码通过使用sigmoid函数对主干网络构建mask，在特征上添加掩码，使网络更加关注主要的特征。

yanghedada·2024-01-07 19:14

[YOLO] YOLO介绍，YOLOv1~YOLOv8版本变更，每个版本的特点介绍

YOLO之前，双阶段（two-stage）的R-CNN系列算法，在目标检测领域独占鳌头。先利用RPN网络进行感兴趣区域的生成，再对该区域进行分类与位置的回归。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:14

【Week-P4】CNN猴痘病识别

文章目录一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结2.3⭐`torch.utils.data.DataLoader()`参数详解6.1`print()`常用的三种输出格式6.2修改网络结构，观察训练结果6.2.1增加pool2、conv6、bn6，test_accuracy=82.5%6.2.2去掉pool2，保留conv6、bn6，增加conv7、bn7，tes

m_Molly·2024-01-07 16:14

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

它通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练，从而学习到手势的特征表示和模式。在训练阶段，可以使用大规模手势数据集（如MSRAct

阿利同学·2024-01-07 14:54

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。

洋洋Young·2024-01-07 13:18

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

故障诊断 | 基于FFT频谱与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型（matlab +python）

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍故障诊断|基于FFT频谱与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型（matlab+python）基于FFT频谱与小波时频图的双流CNN轴承故障诊断模型特征拼接

机器学习之心·2024-01-07 11:53

YOLOv5+混合注意力机制再涨4.3%，Transformer混合设计依旧可以卷

该方法是一种专门针对焊接缺陷检测算法的混合注意力机制，通过增加准确度并降低计算成本来提高制造过程中的质量控制。

AI追随者·2024-01-07 10:57

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别

程序示例精选Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！

荷塘月色2·2024-01-07 07:21

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（4）：预测分析文献阅读

什么是自注意力机制？2.数据集是什么？3.预测车辆行驶轨迹和车辆换道意图4.LSTM网络二、神经网络概述1.人工智能是什么？2.机器学习是什么？3.深度学习是什么？4.神经网络是什么？

棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:11

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加SCConv，经过测试，有效涨点。

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加SCConv，经过测试，有效涨点。

AICurator·2024-01-07 02:28

特斯拉一年卖碳赚16亿美元，特斯拉全年盈利不靠卖车靠卖碳？

据美国CNN报道，特斯拉近日发布的财报显示，在2020年，特斯拉首次实现全年盈利，但实现盈利不是因为汽车销售，而主要是来自向其他汽车制造商出售碳排放额度。在过去五年里，特斯拉出售的碳

慕容随风·2024-01-07 02:25

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

题意：递归神经网络与情感分类——按要求训练二元文本分类器，用pytorch实现不同的神经网络模型，使准确率达到80%以上解析：任务要求分别实现基于LSTM(一种特殊的RNN)和CNN两种神经网络的二元文本分类器

请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

八大在线项目实习 2024年第一期即将开班

股票价格形态聚类与收益分析（Python金融分析）某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel供需分析）产品订单的数据分析与需求预测（Python营销分析）基于注意力机制的评论者满意度分析

泰迪智能科技·2024-01-07 01:14

labelme 标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集

labelme标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集食用步骤1.labelme标注数据时，将生成的json文件和原图保存在一起2.只需提供labelme生成的数据的文件夹，和maskrcnn的数据集文件夹

小龙Guo·2024-01-06 23:28

互联网加竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

Mr.D学长·2024-01-06 23:37

CNN——GoogLeNet

1.GoogLeNet简介GoogLeNet是谷歌推出的基于Inception模块深度卷积神经网络结构。L和N大写还是为了致敬LeNet。在随后的两年中一直在改进，形成了InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4等版本。GoogLeNet（Inception-V1），在ImageNet2014年图像分类竞赛以top-5误差6.7%获得冠军（亚军为VGG）。一般来说，提升

搁浅丶.·2024-01-06 21:42

CNN——LeNet

1.LeNet概述LeNet是YannLeCun于1988年提出的用于手写体数字识别的网络结构，它是最早发布的卷积神经网络之一，可以说LeNet是深度CNN网络的基石。

搁浅丶.·2024-01-06 20:36

CNN文本分类实战

在实施CNN文本分类的实战中，你可以按照以下步骤进行操作。我将提供一个基本框架，你可以根据实际需求进行调整。1.数据准备：首先，准备你的文本数据。确保数据集包括标签（类别）和对应的文本内容。

不做梵高417·2024-01-06 20:54

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。

白云如幻·2024-01-06 20:47

竞赛保研基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn

iuerfee·2024-01-06 20:31

多源图像融合训练的脚本示例（Matlab训练多个输入的CNN模型）

简介：在常规的CNN图像训练中，matlab和pytorch都提供了很多标准示例，但其输入都是N*N*3的图像，在部分场景下，研究人员想要模型参考多个角度或不同源的成像数据得出一个综合的输出，这样模型能够考虑到更多的特征细节以提高预测精度

foddcusL·2024-01-06 19:22

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

Abstract卷积神经网络再ImageNet的图片分类的表现很不错，但是很多人还是搞不懂为啥CNN会有这么好的效果和怎么提高神经网络的效果，本文将解决这些问题。

赵智雄·2024-01-06 17:34

AI技术体系和领域浅总结

张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络（深度学习）：MLPCNNR

TisUs·2024-01-06 16:26

【airsim】简单的虚拟数据集获取

但在传统的有监督CNN时代，虚拟训练出来的模型性能往往很差，因此很少有人采用这一算法。作者从20年开始关注OOD、OnlineLeaning时有关注过，但是效果确实很差。

prinTao·2024-01-06 13:55

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。

LittroInno·2024-01-06 11:44

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。

科学禅道·2024-01-06 07:56

2023/12/17周报

4.1SymbolicDescription4.2TheShort-TermMemoryPriorityModel4.3TheSTAMPModel4.4TheShort-TermMemoryOnlyModel5实验过程5.1评价指标5.2实验结果深度学习注意力机制注意力分布各分布代码实现总结摘要本周阅读了一篇关于注意力机制相关的文章

user_s1·2024-01-06 07:25

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