常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而 SE 模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE 模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个 channel 的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通道上的特征进行加权，从而突出重要特征，抑制不重要的特征。简单说就是训练一组权重，对各个 c
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2023-09-19 12:37:29
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您今天与之交互的许多服务都依赖于机器学习（ML）。从在线搜索和产品推荐到语音识别和语言翻译，这些服务都需要ML模型来进行预测。随着ML进入更多服务领域，您将面临以下挑战：获得辛勤工作的结果，并快速可靠地将模型部署到生产环境。随着使用这些服务的人数的增加，确保这些模型同时安全可靠地向数百万用户提供低延迟预测变得更具挑战性。开发人员使用许多不同的开源框架进行模型开发。在过去的几年中，PyTorch已成
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2024-05-31 19:29:13
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产品简介：SE(Secure Element)为安全模块，是一台微型计算机，通过安全芯片和芯片操作系统(COS)实现数据安全存储、加解密运算等功能。SE可封装成各种形式，常见的有智能卡和嵌入式安全模块(eSE)等。针对NFC终端产品开发的嵌入式安全模块（eSE）产品，采用满足CCEAL5+安全等级要求的智能安全芯片, 内置安全操作系统，满足终端的安全密钥存储、数据加密服务等需求
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2023-12-22 21:44:38
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一. 简介"Squeeze-and-Excitation”（SE）模块SE模块是通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力。它是一种机制，使网络能够执行特征重新校准，通过这种机制可以学习使用全局信息来选择性地强调信息特征并抑制不太有用的特征。如图，输入X做卷积，得到特征映射UU，特征映射UU再通过squeeze操作,产生通道描述符,再经过excitaion操作，特征映射UU被重
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2024-01-30 15:19:43
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LGG5SE评测：因为苹果的启用，让“SE”这个名号被很多人所知，同时其也被拉到了“小屏”阵营。不过这款Android中的“SE”或许会改变很多人的认知，因为其并非因小屏而得名，那就是LG新推出的LG G5 SE。LG G5 SE不仅不是旗舰LG G5的小屏幕版本，甚至从外观上你也看不出任何差别。那么到底这款LG G5 SE有何
类和对象对象、面向对象以及面向对象编程概念1.对象——行动或思考的目标，万物皆对象2.面向对象——以属性和行为的观点去分析现实生活中的事物——把构成问题的事务分解成各个对象3.面向过程——分析解决问题所需要的步骤，然后一步一步实现4.面向对象编程（SE核心）——以面向对象的思想进行分析，然后使用面向对象的编程语言进行表达的过程类和对象概念1.对象——指现实生活中客观存在的实体，在Java中对象体现
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2024-06-16 20:56:11
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一、SEN 单边半字节传输HighlightsSENT J2176_201604标准兼容模块支持标准SENT单向通信，并支持使用SPC在一条发送总线上与多个传感器进行双向通信。支持0范围内的计时。2比1024。1.1主要特征1.1.1扩展功能集支持基于传感器的不同范围和模式1.1.2可编程半字节排序灵活配置接收到的数据字节读出到CPU1.1.3 支持SPC启用与多个已发送传感器的双向通信二、扩展功
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2024-07-19 07:55:53
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TF-slim 模块是TensorFLow中比较实用的API之一，是一个用于模型构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。 最近，在使用TF-slim API编写了一些项目模型后，发现TF-slim模块在搭建网络模型时具有相同的编写模式。这个编写模式主要包含四个部分：__init__():build_model():fit():predict():1. __init__(): 这部分相当于是一个
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2024-06-28 18:59:21
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一、为什么用SecOC？在车载网络中，CAN总线作为常用的通讯总线之一，其大部分数据是以明文方式广播发送且无认证接收。这种方案具有低成本、高性能的优势，但是随着汽车网联化，智能化的业务需要，数据安全性被大家越来越重视。传统的针对报文添加RollingCounter和Checksum的信息，实现的安全性十分有限，也容易被逆向破解，伪造报文控制车辆。在AUTOSAR架构中对于网络安全的机制，有E2E(
SE(Squeeze-and-Excitation Networks)即压缩和激励网络SE分为：压缩(Squeeze)、激励(Excitation)、scale及相乘特征融合操作SE具有attention注意力机制：SE可以实现注意力机制最重要的两个地方一个是全连接层，另一个是相乘特征融合 假设输入图像H×W×C，通过global pooling+FC层，拉伸成1×1×C，然后再与原图像相乘，将每
这两天在学习 pytorch 的加载预训练模型和 fine tune 为了方便以后查看，特写成博客。1. pytorch 预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预
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2023-10-23 09:29:48
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CBAM我们提出了卷积块注意力模块（CBAM），这是一个简单而有效的前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图，我们的模块沿着通道和空间两个独立的维度依次推导注意力图，然后将注意力图乘以输入的特征图，进行自适应的特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计，并且可以和基础CNN一起进行端到端训练。我们通过在ImageNet-1K、MS CO
计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并自动求导；然而对于大规模的网络，autograd太过于底层。
在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。
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2023-07-13 06:13:31
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神经网络(Nueral Networks) 是由对数据进行操作的一些 层(layer) 或 模块(module) 所组成，而PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类，在调用或自定义时均需继承 nn.Module 类。同时 torch.nn 包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他 模块/层 组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络
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2024-01-28 03:22:48
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《Squeeze-and-Excitation Networks》这篇文章在17年就发布在axiv上了，最近一次修改是2019年五月，最近看用的人还是蛮多的，可能是因为效果好而且使用简单吧。该网络其实可以理解为一个网络中的插件，可以和各种网络配合，如最基础的卷积层，resnet，inception等等。下面来看看它的实现原理。一、SE块（SQUEEZE-AND-EXCITATION BLOCKS）
SE-ResNet的pytorch实现残差块：class Resiual_block(nn.Module): def __init__(self, in, middle_out, out, kernel_size=3, padding=1): self.out_channel = middle_out super(Resiual_block, self).__init__() self.shortcut = nn.Sequenti
原创
2021-09-13 21:25:43
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作者 | 苹果姐 编辑 | 汽车人后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！在传统感知算法中,时序融合是提高感知算法准确性和连续性的关键,可以弥补单帧感知的局限性,增加感受野,改善目标检测(Object Detection)帧间跳变和目标遮挡问题,更加准确地判断目标运动速度,同时也对目标预测(Prediction)和跟踪
前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，我前面说过，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。前面介绍过，我们当然也可以直
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2023-12-01 19:40:32
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二、PyTorch主要组成模块1. 深度学习的步骤1）数据预处理：通过专门的数据加载，通过批训练提高模型表现，每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练2）深度神经网络搭建：逐层搭建，实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等）3）损失函数和优化器的设定：保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现4）模型训练：使用并行计算加速训练，将数据按批加载，放入GPU中训练，对损失函数
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2023-11-27 08:50:26
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pytorch以及其在DNN、CNN里的基本应用（代码均有含个人理解的较详尽注释）参考：tensor和Variable库的导入：前言：torch和numpy构造tensor<——————>构造ndarraytensor的一些基本计算<——————>ndarray的一些基本计算Variable：变量Variable的一些属性pytorch里的损失函数导入库哪些函数：示例：神
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2023-09-06 20:00:29
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