昨天学习了CBAM模块和ACNet。今天就想试一下CBAM模块的效果，所以编写了代码在MNIST数据集上做分类任务，但是看不出什么差别，而且没加CBAM模块的效果反而好一些。我觉得原因可能是因为数据集太小了没法做到这一点，改天在VOC数据集上试一试效果看看如何。今天先把实验结果报道一下，学习率，epoch次数和batch_size的大小完全保持不变先上Pytorch代码import torch
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2024-03-21 21:40:18
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一、Cisco IOS安全技术
Cisco IOS防火墙特性集作为Cisco IOS软件的一个选项，提供了一个先进的安
全解决方案，这种集成化路由器安全解决方案是Cisco Systems安全解决方案系
统中的一个部件。
Cisco IOS安全服务包括一系列特性，能使管理人员将一台Cisco路由器配置成
为一个防火墙，而
1、PSPNet原代码地址： link. 2、Resnet嵌入CBAM代码参考： link. 3、注意力机制原理参考： link. 起初直接按照Resnet嵌入CBAM代码进行修改，由于增加机制后的resnet增加了预训练的参数，因此报错： 百度搜了一下解决方案： 需要修改预训练的参数，但网上的代码多是用于解决原预训练参数多于修改后的模型，例如：（原博客地址一时翻不出来了，如有找到了的麻烦告诉一下
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2024-05-21 21:06:55
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双流网络搭建在VggNet中曾表明，网络层的深度是对于学习表达能力更强的特征至关重要。但是增加深度随着带来的是duration的问题，网络性能变差，直接表现在训练集上准确率降低。 使用残差网络来搭建时空网络，可选择的网络'ResNet'：'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet50_aux', 'resnet101', 'resnet152'
#已在I
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2024-07-02 22:07:45
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前言：该篇论文(2018年)提出两个attention模块，一个是基于channel（CAM），一个是基于spatial(SAM）。同时，两个模块也可以组合起来使用，形成CBAM。CBAM是一个轻量化模块，两个模块的实现都比较简单，而且能够在现有的网络结构中即插即用。在YOLOv4中就用到了SAM。 论文： https://arxiv.org/abs/1807.06521. 代码： https:/
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2024-08-30 11:23:11
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前言 书接上回，我们使用lenet5实战cifar10在测试集上实现了50%-60%的正确率，效果还是比较差的，接下来我将基于pytorch框架从零实现resnet18来实战下cifar10数据集。 网络结果参考深度学习花书设计，最终实现80%的准确率，准确率直接提高了20%，当然据说使用resnet18
ResNet18+图像二分类+pytorch项目背景最近在检查项目的时候发现有部分的图像通过opencv打开保存后自动保存为了BGR图像，而windoms系统打开查看是默认RGB的，所以会造成一定的影响可以在上图看到这种现象，所以我训练了一个简单是二分类模型来对BGR和RGB图像进行分类，使用的是pytorch框架，考虑到轻量化，所以Resnet18模型项目大纲数据处理对于这种简单的二分类模型，数
作者：胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲，介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑
CBAM: Convolutional Block Attention Module 文章目录CBAM: Convolutional Block Attention Module参考个人理解Channel AttentionSpatial Attention如何融入ResBlock中？效果如何？实现 参考【注意力机制】CBAM详解CBAM–卷积层中的注意力模块attention-module个人理
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2024-08-06 11:25:46
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应用于图像识别的深度残差网络：ResNet1.论文背景2.论文工作2.1 BN层2.2 残差块2.3 34层ResNet网络结构 1.论文背景《Deep Residual Learning for Image Recognition》ResNet是微软MSRA何凯明团队在2015年ImageNet上使用的网络，在当年的classification、detection、localization比赛
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2024-08-07 09:14:51
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项目实训第七周（4.12-4.18） 时间紧迫，我们小组决定先一起做一个论文上的模型复现以达到中期检查的要求。我们选择的李东进学长的论文，他的论文中的一个模型大体描述如下：文本分为考生答案与参考答案。首先，他采用双向LSTM进行编码，编码完成后进行互注意力下的双向考量。拿到的结果作为下一步的输入，进入另外一个双向LSTM网络进行进一步的信息提取，提取后得到的向量拼接，进入MLP，然后进行softm
在现代软件开发中，架构评估是一个不可或缺的环节，而使用 CBAM（Cost Benefit Analysis Method）进行评估则提供了一种更为系统化和量化的方式。CBAM 方法能帮助团队有效分析和选择架构变化的优先级，量化不同选择的费用与收益。在本博文中，我们将详细阐述如何利用 CBAM 进行架构评估，涵盖技术原理、架构解析、源码分析及案例分析等方面。
### 背景描述
在软件开发的过程
CMake构建系统的骨架CMD#1: add_custom_command为生成的构建系统添加一条自定义的构建规则。add_custom_command命令有两种主要的功能；第一种是为了生成输出文件，添加一条自定义命令。 add_custom_command(OUTPUT output1 [output2 ...]
COMMAND command
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2022-01-06 13:36:05
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1. 摘要 作者提出了一个简单但有效的注意力模块 CBAM，给定一个中间特征图，我们沿着空间和通道两个维度依次推断出注意力权重，然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整。 由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何 CNN 架构中，额外开销忽略不计，并且可以与基本 CNN 一起进
原创
2021-06-10 15:00:54
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卷积注意力模块(CBAM)论文地址1. 简介1.1 简介CBAM 是对标于SENet所提出的一种结合了通道注意力和空间注意力的轻量级模块，它和SENet一样，几乎可以嵌入任何CNN网络中，在带来小幅计算量和参数量的情况下，大幅提升模型性能。github: https://github.com/Jongchan/attention-moduleSENet(Sequeeze and Excitation Net)是2017届ImageNet分类比赛的冠军网络，本质上是一个基于通道的Attent
原创
2023-05-10 14:50:11
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近年来，注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明，人类视觉感知过程中，注意力机制发挥了积极的效果，可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域，从而能够做出最准确的判断。因此，通过模拟视觉注意力机制，在网络结构中加入注意力模块，使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息，抑制不相关的特征信息，促使模型对重要的特征区域更加敏感，从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。
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精选
2024-06-24 10:43:47
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目前因项目需要，将检测模型与图像分类结合，完成项目。因此将CBAM
原创
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2023-06-15 11:18:17
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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