cnn注意力机制第25页

论文解读：细粒度分类---SCDA、RA-CNN

细粒度分类解决的问题我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清……细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。大体分类细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类

机器学习算法工程师·2023-12-30 08:18

YOLOv8改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点

iAFF通过引入多尺度通道注意力模块(我个人觉得这个改进机制就算融合了注意力机制的求和操作)，更好地整合不同尺度和语义不一致的特征。

Snu77·2023-12-30 08:11

【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks论文学习1.摘要本研究训练了一个大型深度卷积神经网络（CNN），用于对ImageNetLSVRC

CarNong_Blog·2023-12-30 08:10

PyTorch CNN

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上,已经有层出不穷的应用.更多可以查看官网:*PyTorch官网MNIST手写数据importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision#数据库模块importmatplotlib.pyplotasplt

Jancd·2023-12-30 07:34

利用双向注意流进行机器理解

Bi-DirectionalAttentionFlowForMachineComprehension一文1.概述MachineComprehension也就是机器理解，简记为MC，针对给定的一个上下文，回答一个问题，这需要我们对复杂的交互过程进行建模，近来，注意力机制

Mezereon·2023-12-30 07:56

目标检测-One Stage-SSD

的网络结构和流程二、SSD的创新点总结前言根据前文目标检测-TwoStage-YOLOv1可以看出YOLOv1的主要缺点是：每个格子针对目标框的回归是不加限制的，导致目标的定位并不是很精准和FasterRCNN

学海一叶·2023-12-30 06:56

【Week-P3】CNN天气识别

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6.1不改变学习率的前提下，将训练epoch分别增加到50、60、70、80、90（1）epoch=50的训练情况如下：（2）epoch=60的训练情况如下：（3）epoch=70的训练情况如下：（4）epoch=80的训练情况如下：（5）epoch=90的训练情况如下：6.2在epoch=50、60、70、80、

m_Molly·2023-12-30 06:02

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络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-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络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

机器学习之心·2023-12-30 05:01

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics

deephub·2023-12-30 05:56

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·2023-12-30 05:25

基于MINIST的手写数字体识别

这个网络的设计灵感来自于经典的CNN结构，其中卷积层用于提取图像特征，而全连接层则用于将这些特征映射到最终的类别。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

【RNNsearch】neural machine translation by jointly learning to align and translate阅读与思考

blog0.前言neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate阅读与思考作为transformer的前传，同时，作为在nlp中第一篇注意力机制相关文章

胡侃有料·2023-12-30 03:00

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1.数据采集2.数据预处理2.1端点检测2.2数据增强2.3快速傅里叶变换(FFT)2.4数据集制作二.模型训练1.模型设计2.模型训练超参数设置3.模型性能评估指标4.模型训练5.模型训练结果与分析

tenju·2023-12-30 00:49

vue小写转大写

constnum=790175.40this.numberChinese(num)//柒拾玖万零壹佰柒拾伍元肆角numberChinese(money){//汉字的数字varcnNums=newArray

圆脸喜欢吃菠萝·2023-12-29 19:46

python keyerror(0)

11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步

AI视觉网奇·2023-12-29 17:39

【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案

2023CCF大数据与计算智能大赛基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案WELL刘渝人工智能研一西安交通大学中国-西安[email protected]史政立网络空间安全研一西安交通大学中国

算能开发者社区·2023-12-29 15:42

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化

阿利同学·2023-12-29 12:10

目标检测-Two Stage-Mask RCNN

文章目录前言一、MaskRCNN的网络结构和流程二、MaskRCNN的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是：ROIPooling有两次量化操作

学海一叶·2023-12-29 10:50

目标检测-One Stage-YOLOv1

文章目录前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-MaskRCNN提到了TwoStage算法的局限性：速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的

学海一叶·2023-12-29 10:50

自然语言处理（第15课机器翻译3/5)

一、学习目标1.了解统计机器翻译与神经网络机器翻译的区别2.学习RNN、注意力机制实现机器翻译二、统计VS神经网络1.统计：优点：（1）可解释性高，（2）模块随便加，（3）错误易追踪。

komjay·2023-12-29 09:44

LSTM Siamese neural network

大家是否还记得，在「核心基础」课程中，我们讲过CNN以及LSTM。

茶桁·2023-12-29 06:58

[DAU-FI Net开源 | Dual Attention UNet+特征融合+Sobel和Canny等算子解决语义分割痛点]

DAU-FINet整合了多尺度空间-通道注意力机制和特征注入，以提高目标定位的准确性。核心采用了一个多尺度深度可分离卷积块，捕获跨尺度的局部模式。

落叶霜霜·2023-12-29 06:51

LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计

静静AI学堂·2023-12-29 06:17

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。

Snu77·2023-12-29 06:11

ViT中的上采样和下采样——patch merge

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT使用自注意力机制而不是卷积操作来处理输入图像，因此上采样和下采样的方式也有所不同。

盐巴饭团193·2023-12-29 05:41

YoloV8改进策略：基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

摘要SE注意力机制是一种通过显式建模卷积特征的信道之间相互依赖性的方法，旨在提高网络产生的表示的质量。SE注意力机制包括两个步骤：Squeeze和Excitation。

静静AI学堂·2023-12-29 02:26

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

写在前面这篇博客只是记录一下在训练神经网络中的一些问题和熟悉一下流程，毕竟好久没有训练一个模型了。课程正好需要我们去进行训练，我就选择了三个比较经典的模型进行预测。过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。处理数据首先是读入数据，使用了pandas读数据csv_data='./data/high_

LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例ReLU激活函数公式ReLU函数的数学特性ReLU函数的特点示例基于NumPy和PyTorch实现ReLU函数搭建基于ReLU函数的卷积神经网络（CNN

高斯小哥·2023-12-28 22:05

深度学习-异常处理-You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.

异常代码Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/AiLearning/tf-demo/chapter08/mnist_cnn.py",line292,indisplay_nn_structure

木卫二号Coding·2023-12-28 21:53

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

zmjia111·2023-12-28 19:21

【Digest】YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介

http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet核心思想：将整张图片作为网络的输入（类似于Faster-RCNN

gikod·2023-12-28 18:04

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

链接CNN

木彳·2023-12-28 18:29

CNN中卷积层和池化层

卷积层在PyTorch中内置了torch.nn.Conv2d()方法在三维图片输入是应用2D卷积，其中重要参数包括in_channels、out_channels、kernel_size、stride和padding等in_channels:代表输入的特征层数，如输入通道数为3的彩色图像，则in_channels=3out_channels:代表输出的特征层数，也就是卷积核的个数，这是一个超参数。

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:03

CNN实现对手写字体的迭代

导入库importtorchvisionimporttorchfromtorchvision.transformsimportToTensorfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotasplt导入手写字体数据train_ds=torchvision.datasets.MNIST('data/',train=True,transform=ToTensor(),

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:56

YOLO模型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：使用卷积神经网络和区域卷积神经网络(R-CNN)的肺部异常的检测与分类方法1、研究背景2、研究目的3

qq_43314576·2023-12-28 17:58

VBA+SQL 多条件查询与分类汇总 (时间格式+正常参数)

1、根据第一行与第二行的内容进行数据查找，查找后结果显示在本页下2、进行简单信息汇总，找出自己要的统计信息(灰色区域部分)代码实现：VBA+SQL代码如下:SubstrSQLFindData()DimcnnAsObject

果冻布丁h·2023-12-28 16:49

NCNN环境部署及yolov5pt转ncnn模型转换推理

〇开发环境版本vs2022cmake3.21.1ncnn20231027发行版yolov5sv6.2vunlkan1.2.198.1Protobuf3.20.0Opencv3.4.1一、模型转换yolov5sv6.2

小星博博·2023-12-28 14:16

目标检测-Two Stage-Faster RCNN

文章目录前言一、FasterRCNN的网络结构和流程FasterR-CNN的流程图FasterR-CNN网络结构图（以VGG为backbone）：二、FasterRCNN的创新点三、FasterRCNN

学海一叶·2023-12-28 14:10

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

YOLOv8改进 | 注意力篇 | ACmix自注意力与卷积混合模型（提高FPS+检测效率）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。

Snu77·2023-12-28 13:46

基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字图像识别，MNIST数据集，MALAB代码实现

今天出一期基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字识别。

今天吃饺子·2023-12-28 11:42

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-28 11:04

多输入多输出 | MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-28 11:00

‘quaternion_to_rotation_matrix‘ is being compiled since it was called from ‘quat_to_mat‘

spconv2023年直接安装：自己编译安装LinuxandwindowsLinuxWindows10/11解决方法：pipinstallkornia==0.6.8转自：安装OpenPCDet跑通PointRCNN_av2

AI视觉网奇·2023-12-28 10:06

目标检测网络之retinanet解读（一）

arxiv.org/abs/1708.02002]关于目标检测主要分为两大类别：onestage，twostageonestage代表：yolo系列，ssd（特点：检测精度低，但检测速度快）twostage代表：R-CNN

wenyilab·2023-12-28 06:32

Faster R-CNN 笔记

摘要：算法主要解决两个问题：1、提出区域建议网络RPN，快速生成候选区域；2、通过交替训练，使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。

yanghedada·2023-12-28 05:33

22集团再度荣获“CNNIC年度最佳安全保障、五星级域名注册服务机构、数字化行动优秀支持单位”三项奖

2023年12月12日，由中国互联网络信息中心主办，中国科学院计算机网络信息中心、中国工业互联网研究院、中国互联网协会主办的2023（第四届）中国互联网基础资源在北京新青海喜来登酒店顺利召开，大会主题为“深耕网络基础共赴数实融合”。“域名行业合作与发展论坛”作为本届中国互联网基础资源大会的分论坛之一，由中国互联网络信息中心主办。作为互联网行业的权威盛会，本次论坛邀请了行业主管部门、中国互联网协会有

LTD营销SaaS·2023-12-28 05:07

【教程】标注工具Labelimg的安装与使用

FasterR-CNN

baidu_huihui·2023-12-28 01:45

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