论文：arxiv.org/pdf/2302.01791importtorchimporttorch.nnasnnfromfunctoolsimportpartialfromtimm.models.layersimportDropPath,to_2tuple,trunc_normal_fromtimm.models.registryimportregister_modelfromtimm.models.vision_transformerimport_cfg

2024深度学习发论文&模型涨点之——小波变换+Transformer 小波变换与Transformer的结合主要探讨如何利用小波变换的多尺度特性来增强Transformer在处理信号和图像数据时的表现。具体来说，小波变换能够有效提取信号中的局部特征，并在时间和频率域上提供信息，这对于处理复杂的

数据分析前，我们首先要弄清楚数据的分类。数据并不仅仅是一堆数字和文字，它们实际上代表了我们看待事物属性的不同视角。从最宽泛的角度出发，我们可以将数据划分为定量（比如用数字表示）或者定性（例如，分成不同类别）。在数据分析过程中，了解数据类型，对选择合适的统计方法与结果解读非

一、本文介绍本文记录的是基于EfficientViT的YOLOv11轻量化改进方法研究。EfficientViT通过构建多尺度线性注意力模块将全局感受野与多尺度学习相结合，并以此模块为核心构建网络，构建轻量级且硬件高效的操作，以提升性能并降低硬件部署难度。本文在替换骨干网络中配置了原论

近年来,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理领域取得了显著进展。受此启发,研究人员开始探索将LLMs应用于时间序列预测任务的可能性。由于时间序列数据与文本数据在特征上存在显著差异,直接将LLMs应用于时间序列预测仍面临诸多挑战。为了解决这一问题,Jin等

引言任务：光学遥感显著目标检测-关系推理论文地址：RRNet:RelationalReasoningNetworkWithParallelMultiscaleAttentionforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：rmcong/RRNet_TGRS2021(g

双阶段：传统计算机视觉：滑动窗口+分类器：工作原理：在图像上使用滑动窗口，逐个窗口提取图像特征，使用分类器判断窗口内是否含有目标特点：穷举式搜索耗时缺点：计算开销大依赖于手工设计特征精度差手工设计特征：由研究人员靠经验和直觉设计，非模型自动学习，低级手工特征包括像素

MICN论文总结该论文介绍了一种新颖的时序预测模型，名为 MICN（Multi-scaleInteractingConvolutionalNetwork，多尺度交互卷积网络）。MICN旨在更好地捕捉时间序列数据的多尺度特征和不同时间段之间的相互关系，以提高预测的准确性。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=zt53I

vocabback-propagation反向传播weightdecay权重衰减gradientdescent梯度下降regularisedbyweightdecay权重衰减正则化dropoutratio率conjecture猜想implicitregularisation隐式正则化circumvent规避wesampledtheweightsfromanormaldistributionwitht

综述《Thegreatmultivariatetimeseriesclassificationbakeoff:areviewandexperimentalevaluationofrecentalgorithmicadvances》应用：金融：多个指标的时间变化来了解股票医疗：多个生理指标的时间演化来诊断疾病 交通：LSTM算法构建一个多变量时间

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到

为了加速DETR收敛，论文提出了简单而有效的SpatiallyModulatedCo-Attention（SMCA）机制，通过在初始边界框位置给予较高的协同注意力响应值的约束来构建DETR的回归感知协同注意力。此外，将SMCA扩展为多头注意力和尺度选择注意力后，对比DETR可以实现更好的性能（108周期45.6mAPvs500周期

由于数据往往复杂多样，其中不同的特征变量可能具有不同的数值范围，这使得特征缩放成为一个必要的步骤。例如，当我们要处理医学数据时，对于同一个患者，肺活量的变化范围可能在1000到5000之间，而体重指数（BMI）的变化范围则可能在10到50之间，其他一些生理指标甚至可能处于-0.1到0.1的微小

目录前言3.1简介3.2网络结构3.3改进之处3.4性能表现前言   自从2016年JosephRedmon等人首次提出YOLO（YouOnlyLookOnce）这一实时目标检测框架以来，YOLO系列算法就以其高效性和准确性成为了计算机视觉领域的明星。YOLO系列的核心思想是在单一网络中完成目

前言近年来，降水过程中的分形行为和长期相关性成为了一个活跃的研究领域。这些研究表明，降水数据中存在分形行为，但分形理论在实际应用中仍然不够充分。传统方法的局限性：由于降水过程的非平稳性，传统的线性方法（如自相关函数分析或谱分析）在检测时间序列的这些属性时不可靠。非

摘要摘要——高光谱图像（HSI）去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而，同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中，我们提出了一种混合卷积和注意力网络（HCANet），该网络结合了卷积神经网络（CNN）和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模，我们设计了

目录引言数据集特征提取分类器诊断流程友情提示Matlab代码下载点击链接跳转：引言注意熵（AttentionEntropy，翻译可能不准确哈，请谅解）于2023年发表在顶级期刊IEEEtrans系列-IEEETransactionsonAffectiveComputing（影响因子：11.2）。注意熵首次提出并运用于心跳间隔时

 

特征融合是指来自不同层或分支的特征的组合，是现代网络体系结构中很常见的一种操作。图像处理的特征融合中，对于普遍的多尺度融合，广泛操作是直接将他们相加或者拼接起来！即通常通过简单的操作（例如求和或串联）来实现，但是，这不一定是最佳选择。随着Transformer在计算机视觉领域的快速发展

多模态蛋白质语言模型是一个新兴的方向。《Multi-scaleProteinLanguageModelforUnifiedMolecularModeling》是一篇发表在ICML2024的文献，作者是KangjieZheng、SiyuLong、TianyuLu、JunweiYang、XinyuDai、MingZhang、ZaiqingNie、Wei-YingMa和HaoZhou。文章的

小波变换具有优美的数学背景和强大的多分辨率分析能力。它集成和发展了短时傅里叶变换的思想并克服了其时间窗口不可变的缺点。小波变换通过使用具有局部感受野和多尺度的基函数。形成了同时具有局部和全局性质的信号表征。与DCT等全局变换相比，小波变换可以防止局部高频信息扩

近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导的四篇时间序列相关论文分别被国际顶会ICLR2024、ICDE2024和WWW2024接收。论文成果是阿里云与华东师范大学、浙江大学、南京大学等高校共同研发，涉及时间序列与智能运维结合的多个应用场景。包括基于Pathways架构的自适应多尺

《AdaZoom:TowardsScale-AwareLargeSceneObjectDetection》笔记1.研究动机1.1挑战与困难小目标检测和对象尺度差异存在挑战现有研究方法对于大场景中如此极端尺度变化的物体缺乏灵活性，缺乏对不同尺度物体的适应性。1.2解决方案构建了一个自适应缩放网络(简称AdaZoom)，对

最近，人们投入了大量精力开发新颖的图像处理技术。其中许多技术都源自于傅里叶和小波变换等数字信号处理方法。这些技术不仅使得各种图像处理技术如降噪、锐化和动态范围扩展成为可能，而且还使得计算机视觉中使用的许多技术如边缘检测、目标检测等成为可能。多尺度分析是相对较新