Mobilenet V2是谷歌在Mobilenet V1上的进一步改进，第一版参考文章，是Mobilenet系列的第二篇。该文章以深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)为基础提出了Inverted Residuals and Linear Bottlenecks，深度可分离卷积在许多神经网络中有很大效果，大大较少了FLOPs。1、Inverted Res
（RFN-Nest: 用于红外和可见光图像的端到端残差融合网络）RFN提出了一种新颖的细节保留损失函数和特征增强损失函数来训练RFN。介绍现有的融合方法可以分为两类: 传统算法和基于深度学习的方法。在传统的算法范畴中，多尺度变换方法被广泛应用于从源图像中提取多尺度特征。通过适当的融合策略将特征通道组合在一起。最后，通过反多尺度变换重建融合图像。显然，这些算法的融合性能高度依赖于所使用的特征提取方法
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2024-04-23 08:27:13
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Case studiesClassic Networks下图所示的是一个数字识别的LeNet-5的模型结构：下图所示是Alex-Net模型：AlexNet模型与LeNet-5模型类似，只是要复杂一些，总共包含了大约6千万个参数。同样可以根据实际情况使用激活函数ReLU。原作者还提到了一种优化技巧，叫做Local Response Normalization(LRN)。 而在实际应用中，LRN的效果
提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Attentional Feature FusionAbstract1. Introduction2. Related Work2.1. Multi-scale Attention Mechanism2.2. Skip Connections in Deep Learning3. Multi-scale Channel At
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2024-05-15 09:40:41
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目录前言Abstract1.Introduction2.Related Work3.Methods3.1 Feature Fusion Modules3.1.1 Conv operator3.1.2 Multi operator3.1.3 Single operator3.2 Federated Learning with Feature Fusion Mechanism4.Experiment
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
目录概述细节网络结构transformer中的部分细节CNN-Transformer混合的结构级联上采样 概述transunet是transformer与unet的强强联合，transformer将CNN的特征图处理成sequence，借助self-attention操作捕捉全局的信息，将这部分信息上采样之后与高分辨率特征图融合，有效的提高了分割任务的效果，实现精准定位。为什么要强强联合？ 因为
现在经常使用的网络之一问题：随着神经网络的不断加深，一定会带来好处吗？不一定。蓝色五角星表示最优值标有Fi的闭合区域表示函数，闭合区域的面积代表函数的复杂程度，在这个区域中能够找到一个最优的模型（可以用区域中的一个点来表示，该点到最优值的距离可以用来衡量模型的好坏）从上图中可以看出，随着函数的复杂度的不断增加，虽然函数的区域面积增大了，但是在该区域中所能找到的最优模型（该区域内的某一点）离最优值的
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2024-08-25 23:30:57
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ResNetResNet 诞生于一个美丽而简单的观察：为什么非常深度的网络在增加更多层时会表现得更差？直觉上推测，更深度的网络不会比更浅度的同类型网络表现更差吧，至少在训练时间上是这样（当不存在过拟合的风险时）。让我们进行一个思想实验，假设我们已经构建了一个 n 层网络，并且实现了一定准确度。那么一个 n+1 层网络至少也应该能够实现同样的准确度——只要简单复制前面 n 层，再在最后一层增加一层恒
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2024-06-27 07:46:58
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文章目录一、 ResNet1.0 摘要，论文导读1.1 导论1.1.1 为什么提出残差结构？1.1.2 实验验证1.2 相关工作1.3 实验部分1.3.1 不同配置的ResNet结构1.3.2 残差结构效果对比1.3.3 残差结构中，输入输出维度不一致如何处理1.3.4 深层ResNet引入瓶颈结构Bottleneck1.4 代码实现1.5 结论二、Attention is All You Ne
随着各行业数字转型的逐渐深入，为了满足行业在高效算力、海量接入、智能化分析、安全防护等差异化应用需求，边缘计算技术与5G、大数据、人工智能、安全等各类技术深度融合，以MEC、边缘AI、边缘IoT、边缘高性能等为代表融合创新技术，共同构成了“边缘计算+”技术创新体系。“边缘计算+”既是边缘计算技术的融合创新，也是边缘计算服务能力的升级演进，其深层含义是各类技术通过“边缘计算化”赋能产业数字化、网络化
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2024-06-13 08:40:41
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ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。ResNet34层模型的结构简图：ResNet网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（残差结构）使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout）在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网
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2024-05-26 13:59:26
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“现在引用最多的几个神经网络都是建立在我的实验室成果之上的！”能说出此话的不是别人，正是在深度学习领域作出了巨大贡献的LSTM之父——Jürgen Schmidhube。但这也不是他第一次为“自己的开创性工作没得到足够的尊重”而公开发声。在这篇“直抒胸臆”的推文里，他还专门链出了个博客，里面历数了他和他的团队在LSTM、ResNet、AlexNet和VGG、GAN以及Transformer变体——
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2024-08-08 23:39:34
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文章目录为什么要解析特征层如何可视化特征层可视化结果如何 ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? 为什么要解析特征层在深度学习中，特征层是指神经网络中的一组层，在输入数据经过前几层后，将其分析和抽象为更高层次的特征表示。这些特征层对于网络的性能和训练结果有关键的影响。因此，在深度学习
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2024-10-09 18:01:45
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目录0.回顾1.finetune二分类代码解释（finetune.py）1.1 load_data（定义获取数据的方法）1.2 CustomFineTuneDataset类1.3 custom_batch_sampler类（ custom_batch_sampler.py）1.4 训练train_model0.回顾 &n
简介图像语义分割是计算机视觉领域一大重要分支，在benchmark性能一次次提升的过程中，特征融合起到很重要的作用。下面，将介绍图像语义分割任务中历年的比较不错的特征融合方法。常用的Backbone图像语义分割任务绝大多数算法的CNN部分都是基于ResNet作为backbone，通常用到Conv1～Conv5的部分。Conv1～Conv5特征图分别相较于输入图像，尺寸下采样~倍。特征融合也是在Co
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2024-05-24 18:52:14
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1、 RestNet网络1.1、 RestNet网络结构ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近
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2024-03-21 15:24:16
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目录1.概述2.Basic_Block① __init__ ②call3.Resnet①build_block②__init__③call1.概述通过tensorflow实现ResNet，需要先定义最小模块basic_block，在其中实现最基本的ResNet前向传播以及短接功能；之后定义ResNet模块，通过堆叠不同个数的basic_block，并拼接到一起，实现ResNet的功能实现
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2024-06-29 10:08:09
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ResNeXt是ResNet和Inception的结合体.ResNeXt借鉴Inception的“分割-变换-聚合”策略（即split-transform-merge），不同于Inception 的是，ResNext不需要人工设计复杂的Inception结构细节，而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。ResNeXt的本质是分组卷积（Group Convolution)，通过引入基数（Cardinal
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2024-03-25 13:16:08
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文献来源：Lahat D, Adali T, Jutten C. Multimodal data fusion: an overview of methods, challenges, and prospects[J]. Proceedings of the IEEE, 2015, 103(9): 1449-1477. Multimodal data fusion: an overview of
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2024-02-27 12:43:07
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