cnn注意力机制

2023/6/18周报 Transformer

文章目录摘要AbstractRNNTransformerEncoderDecoderEncoder-DecoderTrainingTips自注意力机制类别总结SkipsomecalculationswithhumanknowledgeLearnablePatterns
user_s1·2024-01-06 07:24

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客风速预测（五）基于Py
建模先锋·2024-01-06 07:53

基于PyTorch的Transformer组件实现

整体架构和关键组件注意力机制的提出极大提高了神经网络对序列相关信息的学习能力。Transfo
oveZ·2024-01-06 06:48

[C#]winform部署PaddleDetection的yolo印章检测模型

它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于FasterR-CNN,MaskR-CNN,YOLOv3,YOLOv4,PP-YOLO等，以及丰富的高质量预训练模型，
FL1623863129·2024-01-06 02:02

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局注意力机制（GAM），CBAM升级版

GAM在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.GAM注意力介绍摘要：人们已经研究了各种注意力机制来提高各种计算机视觉任务的性能
会AI的学姐·2024-01-06 00:13

FasterRCNN目标检测

R-CNN四个步骤:对输入图片提取候选区（regionproposal），每张大约2000个。论文中采用selectivesearch的方法。对每个候选区采用CNN网络提取特征。
tao_sc·2024-01-06 00:49

Faster rcnn通过区域建议网络产生的proposal，这里的proposal是什么意思。

问题描述：Fasterrcnn通过区域建议网络产生的proposal，这里的proposal是什么意思。
神笔馬良·2024-01-06 00:17

废话不多，方法简单：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x16 and 20x64)

原代码：classFCNNModel(torch.nn.Module):def__init__(self,input_num,h
Cedar...·2024-01-05 21:05

日本学生十连休后自杀 “开学日”成自杀高峰

▲Japan'sSuicideForestIsEvenScarierThanItSounds（胆小勿看）Japan'syouthsuicideratehighestin30yearsCNNMoreJapanes
英语学习社·2024-01-05 19:30

Pointnet++改进：在特征提取模块加入GAM注意力机制

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入GAM注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进：在特征提取模块加入EMA注意力机制

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入EMA注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进：在特征提取模块加入SegNext_Attention注意力机制，卷积注意力打造高性能点云分割模型

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SegNext_Attention注意力机制，提升性能，实现有效涨点。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-05 17:27

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发CoordAtt注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入CoordAtt注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二
AICurator·2024-01-05 17:25

CNN——VGG

1.VGG简介论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdfVGGNet是由牛津大学视觉几何小组（VisualGeometryGroup,VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC分类任务的亚军（冠军由GoogLeNet以6.65%的错误率夺得）和25.32%的错误率夺得定位任务（Localization）的第一名
搁浅丶.·2024-01-05 17:24

自然语言处理

RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题？LSTM用来解决RNN的什么问题？LSTM和GRU区别
搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

第一课：Transformer

大语言模型（LLM）技术演变史注意力机制Transformer结构课程ppt及代码地址2、学习心得：3、经验分享：4、课程反馈：5、使用MindSpore昇思的体验和反馈：6、未来展望：1、学习总结：什么是语言模型
一条大蟒蛇6666·2024-01-05 08:20

基于卷积神经网络的回归分析

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络的回归分析完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-05 08:21

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经
matlabgoodboy·2024-01-05 08:00

海王星(一)

ByKatieHunt,CNNPublished11:40AMEDT,WedSeptember21,2022美国宇航局詹姆斯韦伯太空望远镜周三发布的新图像以全新的视角揭示了海王星和这颗行星难以探测的环。
逃逸者F312·2024-01-05 08:46

【机器学习】卷积神经网络（五）-计算机视觉应用

七、应用-计算机视觉7.1人脸检测DenseBox\Femaleness-Net\MT-CNN\CascadeCNN介绍VJ框架的分类器级联用于卷积网络用于人脸检测的紧凑卷积神经网络级联问题：作者希望实时检测高分辨率视频流中的正面
十年一梦实验室·2024-01-05 07:22

分类预测 | Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现RP-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-05 04:44

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention开普勒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KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention开普勒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KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-05 04:13

基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。
Python极客之家·2024-01-04 22:01

Vision Transformer原理

ViT（VisionTransformer）解析-知乎VisionTransformer模型ViT将Transformer结构完全替代卷积结构完成分类任务，并在超大规模数集上取得了超越CNN的效果。
兔子牙丫丫·2024-01-04 21:34

ShuffleNet V2：高效CNN架构设计实用指南

摘要目前，神经网络架构设计主要以计算复杂度的间接指标（即FLOPs）为指导。然而，直接指标（如速度）还取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议在目标平台上评估直接指标，而不仅仅考虑FLOPs。在一系列受控实验的基础上，本研究为高效网络设计提供了若干实用指南。因此，本文提出了一种新架构，称为ShuffleNetV2。全面的消融实验验证了我们的模型在速度和准确性的权衡方面是最先进的
羽星_s·2024-01-04 20:30

基于ssm的视康眼镜网店销售系统的设计与实现+vue论文

中国互联网络信息中心(CNNIC)发布第48次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年6月，我国手机网民规模达10.07亿。
QQ1928499906·2024-01-04 20:11

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov5  yolov5主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM、CA等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:36

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:06

基于深度学习的垃圾检测与分类系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:05

大创项目推荐 深度学习动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
laafeer·2024-01-04 20:35

基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2024-01-04 20:04

Deep Learning for Precipitation Nowcasting:A Benchmark and A New Model

Thispaperwaspublishedat31stConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS2017),LongBeach,CA,USA.简介Encoder-DecoderCNN
流浪的诗人，·2024-01-04 19:52

Fast R-CNN

FastR-CNN算法流程对比与R-CNN其在第二步时并没有将所有的候选区域进行逐个的CNN特征提取，而是直接将整个图片进行一次CNN特征提取，让后再将候选区映射到featuremap上。
DQ小恐龙·2024-01-04 19:03

R-CNN

算法步骤：R-CNN框架R-CNN缺点总结：R-CNN是首先生成许多候选框，然后再对每个候选框使用CNN进行特征提取，再将提取的特征送入到SVM（多少类别就对应多少个SVM分类器）进行二分类，最后再通过边界框回归去调整边界框的位置
DQ小恐龙·2024-01-04 19:30

深度神经网络的特征表示,神经网络识别图像原理

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
快乐的小荣荣·2024-01-04 18:19

EI级 | Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-04 17:28

基于K-means与CNN的遥感影像分类方法

基于K-means与CNN的遥感影像分类一、引言1.研究背景航天遥感技术是一种通过卫星对地观测获取遥感图像信息数据的技术，这些图像数据在各领域都发挥着不可或缺的作用。
perfect Yang·2024-01-04 15:17

LiDAR R-CNN: An Efficient and Universal 3D Object Detector

2021-04-03图森未来提出LidarR-CNN高效且通用的3D目标检测器。性能优于PV-RCNN和PointPillars好久没有看新的文章了，提醒自己每周都要有所进步，常常关注文章。
江江江江枫渔火·2024-01-04 14:45

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

更多资讯，请关注：Ai尚研修科研技术动态公众号我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测
Teacher.chenchong·2024-01-04 13:47

Transformer的数学原理是什么?一点思考

Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模模型，广泛应用于自然语言处理和其他序列转换任务中。它的数学原理主要涉及自注意力机制和位置编码。
人工智能教学实践·2024-01-04 10:33

Transformer和RNN的区别?

结构：Transformer：Transformer模型是一种基于自注意力机制的序列建模模型。它主要由编码器和解码器组成，每个部分都包含多个相同的层。每个层都由多头注意力机制和前馈神经网络组成。
人工智能教学实践·2024-01-04 10:58

经典 CNN 神经网络 LeNet-5 的 C++ 实现（MNIST数据集）

前言：本文不对CNN卷积神经网络做深入探究，CNN卷积神经网络的基本知识请移步本文的相关链接；本文不对LeNet-5神经网络模型做深入探究，该部分的知识可以自行查阅或者查看本文的链接！
Charles Chou·2024-01-04 09:10

深度学习的一点学习笔记（CNN相关）

前沿CNN方面从理解上和实际操作上，感觉都比RNN要方便不少，而且CNN的参数更少，研究者更多，所以CNN的介绍和变形也稍微容易理解一点。
Pagesns·2024-01-04 09:35

点云分割笔记

PanopticPolarNetSemanticKITTI机器学习基于RANSAC的激光点云分割车载激光雷达分割SemanticKITTI数据集物体分割：主要分为基于点全连接、点卷积、体素、投影、图卷积、k-dTree等方法与图像的CNN
AI视觉网奇·2024-01-04 07:42

点云物体分割笔记

/PointCloudSegmentationTaskInfoEncoderKBatchSizeEpochsShapeNetPartModelNet40SegmentationSupervisedDGCNN_Seg403225098.9%
AI视觉网奇·2024-01-04 07:11

获取CNN/DM适用于评估Bart的格式的数据集（类似于test.source、test.source.tokenized）

项目场景：复现文本摘要任务评估CNN/DM数据集问题描述abisee老哥的代码获取的是bin格式的数据集时间久远，一些依赖的配置版本难以复现笔者需要能评估Bart格式的数据集形式类似于test.source
yuyuyu_xxx·2024-01-04 06:37

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融合混合注意力机制CBAM，关注通道和空间特征，助力模型高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及混合(通道角度与空间角度)注意力机制CBAM融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.
弗兰随风小欢·2024-01-04 06:04

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破
the_coco·2024-01-04 06:51

Pointnet++改进：在特征提取模块加入NAMAttention注意力机制，有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入NAMAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一
AICurator·2024-01-04 06:17

YOLOv8改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络

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
Snu77·2024-01-04 06:12
上一页 18 19 20 21 22 23 24 25 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他