• 2024-04-11读论文-基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型
    前言今天要读的论文是一篇名为《基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型》,文章提出了一种基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型,通过使用一个浅层神经网络控制模型参数量和训练时间,引入注意力模块,加速模型收敛,提升模型检测的准确率。要引用本文:请使用如下格式:段明月,李爽,钟小
  • 2024-04-05接口,多态性,深层和浅层副本,密封类和异常。
    C#接口遥控器是观众和电视之间的接口。它是此电子设备的接口。外交礼仪指导外交领域的所有活动。道路规则是驾车者,骑自行车者和行人必须遵守的规则。编程中的接口类似于前面的示例。接口是:APIsContracts对象通过其公开的方法与外界交互。实际的实现对程序员而言并不
  • 2024-04-02YOLO v9
    YOLOv9的工作重点是可编程梯度信息和GELAN。后者好像没啥用,核心点事PGI(可编程梯度信息),这个trick即为添加浅层的任务分支辅助模型优化浅层特征。根据代码绘制了模型框架图(基于yolov9-c.yaml):其中黄色部分即为PGI部分,和论文的图有点不一样,这也体现了可编程这三个字的含义,这种结构
  • 2024-03-09预训练
    2024.3.7预训练1.预训练有什么用机器学习:偏数学(《统计学习方法》-李航)深度学习(人工智能)的项目:大数据支持(主流)我们首先介绍下卷积神经网络(CNN),CNN一般用于图片分类任务,并且CNN由多个层级结构组成,不同层学到的图像特征也不同,越浅的层学到的特征越通用(横竖撇捺),越深的层学
  • 2024-01-24读论文-基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型
    前言今天要读的论文是一篇名为《基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型》,文章提出了一种基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型,通过使用一个浅层神经网络控制模型参数量和训练时间,引入注意力模块,加速模型收敛,提升模型检测的准确率。要引用本文:请使用如下格式:段明月,李爽,钟小
  • 2023-07-03只要你用ReLU,就是“浅度学习”:任意ReLU神经网络都有等效3层网络
    前言 只要你用了ReLU,我们就是好朋就是“浅度学习”。本文转载自量子位仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理【CV技术指南】CV全栈指导班
  • 2023-06-02[重读经典论文] FPN及PAN
    1.FPN1.1.FPN简介特征金字塔,全称FeaturePyramidNetworks,由Tsung-YiLin等2017年在论文《FeaturePyramidNetworksforObjectDetection》中提出,它的主要目标是解决在不同尺度上进行目标检测和分割时的信息丢失和分辨率不匹配的问题。FPN的框架可以总结为,为了在多尺度上建
  • 2023-04-26Vue3中ref和reactive的对比
     先说ref()和reactive()Vue3这两个API作用是相似的,只不过ref()是针对变量的响应式包装,而reactive()是针对对象的响应式包装。 ref()和reactive()对比API说明目标ref()传入一个值,返回一个响应式的变量变量reactive()返回一个对象的响应式代理。通过Proxy包
  • 2022-12-15温州大学《深度学习》课程课件(三、浅层神经网络)
    这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社
  • 2022-10-21对于利用Java Script实现的判断的基础浅层总结
    各种判断,请收好啦!判断输入框中的数据是否为整数:点击删除按钮,出现判断是否删除的弹窗在button里面加上这样一句话就能够实现删除判断弹窗啦!
  • 2022-10-17深度学习与统计力学(II) :深度学习的表达能力
    谷歌和斯坦福最新合作综述报告,发表在物理学的顶级期刊“凝聚态物理年鉴”(AnnualReviewofCondensedMatterPhysics)。对本报告进行翻译,分6次发布仅供参考。英文报告请在本
  • 2022-10-16深度学习之浅层神经网络
    首先声明,本文参照(7条消息)【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第三周作业_何宽的博客-CSDN博客_吴恩达课后编程作业(https://blog.csdn.net/
  • 2022-10-072020最新文本综述:从浅层到深度学习(附PDF下载)
    计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G从1961-2020年文本分类自浅入深的发展:1、摘要文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功,过去十年中该领域的研究激增