深入探究ConvNets vs. Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使Vision Transformer在ImageNet上的预训练表现略弱于ConvNets，Vision Transformer仍
简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
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2024-06-20 09:59:55
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目录一、数据集二、数据预处理三、CNN模型构建四、预测一、数据集分为两个excel， 分别含有积极和消极的文本，链接。完整代码最下方。链接:https://pan.baidu.com/s/1IvqNIL-YHUjTlJRc-Asv9w?pwd=5e94 提取码:5e94二、数据预处理1.jieba分词#合并语料
data_sum = pd.concat([word_pos,word_n
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2024-03-19 10:24:56
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1，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane)。 SVM使用铰链损失函数
CNN（卷积神经网络）和RNN（递归神经网络）是两种不同类型的神经网络结构，它们各自具有一些优点和缺点。CNN的优点：局部权重共享：CNN通过局部权重共享减少了需要训练的参数数量，这有助于降低模型的复杂性，并使得网络能够并行学习。这种结构更接近于实际的生物神经网络。空间扩展：CNN特别适合于处理图像和视频等具有空间结构的数据。通过卷积层和池化层的组合，CNN可以有效地提取图像的局部特征，并且对于输
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2024-09-14 14:04:15
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关键思想： ViT将输入图片分为多个patch（16x16）， 再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测；1. 将图片分割成多个patches;例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch
摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，克服了单目SLAM的主要局限
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2024-04-15 15:04:14
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循环神经网络从何而来？我在我的这篇文章介绍了卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总，三分钟让你从小白到精通，卷积神经网络主要用来处理计算机视觉问题，在计算机“看”的过程中，主要是进行特征的对比，通过特征的对比，可以分辨出来这个图片（视频）是哪一种，是不是我们想要的。这在很大程度可以帮助我们实现计算机的智能化。但是单单靠计算机视觉能力并不能实现自主的智能，其他人类能力的实现也是很
冗余梯度信息问题会导致低效优化和昂贵的推理计算。因此，提出利用跨阶段特征融合策略和截断梯度流来增强不同层内学习特征的可变性。此外，结合 Maxout 操作的 EFM 来压缩从特征金字塔生成的特征图，这大大减少了所需的内存带宽，因此推理效率足以与边缘计算设备兼容。本文基于DenseNet，引入了两个模块 Partial Dense Layer 和 Partial Transition Layer。部
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2024-05-30 09:50:54
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文章目录生成数据集模型选择计算均值和标准差训练代码测试集测试 生成数据集import os
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
from io import BytesIO
import time
def main():
_first_num = random.randint(1
论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的输出维度与输入一致，能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中，从实验结果来看，效果不错论文: Feature Pyramid Transformer 论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.09451论文代
一、网络结构和配置 主要贡献是使用一个带有非常小(3x3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推进到16 - 19个权重层，可以实现对先前art配置的显著改进1、结构 (1)在训练中，我们的是络一个固定大小的输入224×224 RGB图像。我们所做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的平均RGB值。 (2)图像通过卷积层的堆栈传递，其中我们使用接受域很小的过滤
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2024-07-09 17:42:14
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Unet一、原理：Unet网络分为两个部分： 第一部分：特征提取。上图中的左侧，有点类似VGG网络。由简单的卷积、池化下采样。图中采用的是33和11的卷积核进行卷积操作，33用于提取特征，11用于改变纬度。另外每经过一次池化，就变成另一个尺度，包括input的图像总计5个尺度。 第二部分：上采样及特征融合。上图中的右侧。此处的上采样即通过转置卷积进行。然后进行特征融合，但是此处的特征融合和FCN的
【读论文】RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images介绍关键词简单介绍网络结构RFN 融合网络编码器解码器训练训练自动编码器网络损失函数训练RFN损失函数实验个人总结参考 论文：https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码：https://github.c
SwinT模块，让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷！项目内容一、SwinT模块的使用演示，接口酷似Conv2D由于以下两点原因，我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样，这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。1、一方面，虽然随着
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2024-09-18 12:01:45
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卷积神经网络（CNN）高级——GoogLeNet超参数：卷积核的大小就是一个超参数信息融合：举个例子，就是没门科目的分数*权重1，然后再Σ科目*权重1，即总分，这就是信息融合；说白了就是多个Channel的卷积加起来最后的那个值，就是信息融合3. 1*1卷积核：最主要的作用是改变通道数，从而减少运算数量（以下图为例：输入的Channel如果是3的话，那么1*1卷积核的Channel也得是3，但是最
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2024-04-07 12:44:52
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Introduction特征融合的方法很多.如果数学化地表示，大体可以分为以下几种：: 、表示两个特征图，表示元素级相加. 代表如ResNet、FPN .表示张量 拼接操作。 代表如GoogleNet、U-Net. 是注意力函数。这里表示自注意力机制。代表如SENet、 CBAM、Non-local. 同样是将注意力机制作用在一个特征图上，而权重信息来源于对方。代表如GAU. 软注意力机制的一种，
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2024-05-15 14:19:46
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● 每周一言做出决定，然后对决定负责。导语俗话说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。单个模型的性能效果通常弱于多个模型的融合结果，而这种融合就叫做集成学习。那么集成学习有哪些常见模型？这种集成是否一定能提升模型效果呢？集成学习在做多人决策时，通常采取投票机制，即“少数服从多数”。我们不妨就先从投票讲讲什么是好的集成，什么是不好的集成。假设有三类样本，三种模型分别预测后进行结果融合，不同的融合结果如下图所示
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2024-07-31 23:50:36
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RFN-Nest 2021研究图像融合分为三步：特征提取，融合策略，图像重建。当前端到端的图像融合方法：基于GAN的、还有本文提出的研究背景：当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的。研究目的：提出一种基于可以学习的融合网络架构（RFN）来实现端到端的图像融合方法(RFN-Nest)。研究方法： 使用基于残差架构的残差网络结构(RFN)来取代传统融合方法。 使用一种新颖的细节保留
写在前面这是文本分类任务的第二个系列----基于RNN的文本分类实现（Text RNN）复现的论文是2016年复旦大学IJCAI 上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning下面提及的代码可以在github中查看：https://github.c
