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目录一、SE(Squeeze-and-excitation)注意力什么是SE注意力?SE注意力的步骤1.压缩(Squeeze)2.激励(Excitation)3.重标定(Scale/Reweight)结构代码二、CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)什么是CBAM注意力?CBAM的组成部分1.通道注意力(ChannelAttention)2.空间注意力(S
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- 2024-11-06李沐《动手学深度学习》多层感知机python代码实现
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- 2024-11-06(六)OpenPCDet当中Pointpillars之添加全局注意力机制 (Global Attention Mechanism)-深度学习增强目标检测(已更新)
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- 2024-11-06P1534 不高兴的津津(升级版)
P1534不高兴的津津(升级版)通过37.47k时间限制1.00s内存限制125.00MB提交答案加入题单做题计划(首页)个人题单团队题单保存题目提供者情到深处人孤独难度入门历史分数100 提交记录 查看题解标签洛谷原创 查看算法标签进入讨论版相关讨论 查看讨论推荐题
- 2024-11-05【征程 6 工具链性能分析与优化-2】模型性能优化建议
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- 2024-11-03关于深度学习模型不收敛问题解决办法
1.问题重现笔者在训练Vgg16网络时出现不收敛问题,具体描述为训练集准确率和测试集准确率一直稳定于某一值,如下图所示。2.可能的原因2.1数据问题噪声数据。不平衡的数据集、含有噪声或异常值的数据可能导致模型难以学习,尝试更换数据集,出现这种问题比较难办。数据预处理
- 2024-11-03【语义分割|代码解析】CMTFNet-4: CNN and Multiscale Transformer Fusion Network 用于遥感图像分割!
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目录摘要Abstract1卷积神经网络(ConvolutionaNeuralNetwork,CNN)1.1什么是卷积神经网络1.2感受野(ReceptiveField)1.3参数共享(ParameterSharing)1.4卷积层(ConvolutionalLayer)1.5 池化(Pooling)1.6 CNN整体流程2CNN实例——手写数字识别2.1 数据集
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实现神经网络torch将张量转换为torch.cuda.TensorFloat并在GPU上进行计算torch.autograd构建计算图并自动获取梯度torch.nn具有共享层和损失函数的神经网络库torch.optim通用优化算法神经网络基本结构网络层:神经网络的基本模型网络模型:层构成的网络损失函数:参数学习的
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公主请阅GAN的深入研究与技术细节1.条件生成对抗网络(CGAN)代码示例:条件生成对抗网络2.生成对抗网络变种(WGAN)代码示例:WGAN实现3.逐步生成对抗网络(ProgressiveGrowingGAN)4.超分辨率生成对抗网络(SRGAN)代码示例:SRGAN的基本框架GAN的伦理与社会影响1.版权与知识产
- 2024-11-01深度学习
卷积层提取数据特征,矩阵点乘求和运算importtorchfromtorchimportnnconv=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride=1,padding=1,dilation=1,groups=1,bias=True)print(conv)"""output:Conv2d(1,1,kernel_size=(3,3
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题目:SAFMN:Spatially-AdaptiveFeatureModulationforEfficientImageSuper-Resolution期刊:CVPR(ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)GitHub地址:https://github.com/sunny2109/SAFMN年份:2023作者单位:TheChineseUniversityofHongKong(CUHK)
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一、正则化层torch.nn.BatchNorm2dtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,device=None,dtype=None)正则化的意义:加速训练收敛:在每一层网络的输入上执行批量归一化可以保持数据的分布稳定,从而减小梯度
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今天开始更新YOLO系列的文章,并且配套详细的代码,供大家使用。YOLO(YouOnlyLookOnce)目标检测系列-YOLOv1一、引言YOLO(YouOnlyLookOnce)是一个高效的目标检测系统,能够在单次前向传递中检测图像中的多个对象。它在速度和准确性之间取得了良好的平衡,适合于实时应用。本