使用SkLearn中的SVM进行学习这次的作业还是很简单的。可能是由于SVM实现起来难度太大吧，老师就不要求我们实现了，直接用库就好啦！这酸爽~那么首先准备数据。这次的数据其实并不是太好，用了UCI上面一个糖尿病相关的数据，共有8个维度，最后一个数字表示类别（0或1）。感觉SVM在这个数据集上表现不是很好，随后的实验也验证了这一点。首先是安装 SkLearn。如果你和我一样，安装 Python 的
# SKNet源代码解析与示例
## 引言
随着深度学习的不断发展，各类网络结构应运而生，提供了不同的方式来处理图像、文本和其他类型的数据。其中，SKNet（Squeeze-and-Knowledge Network）凭借其强大的性能和易用性，逐渐受到研究人员和开发者的关注。本文将深入探讨SKNet的基本概念、结构以及源代码解析，并通过具体的代码示例帮读者理解其应用。
## SKNet简介
在标准的卷积网络中，每层网络中神经元的感受野的大小都是相同的。在神经学中，视觉神经元感受野的大小是由刺激机制构建的，而在
原创
2024-05-19 21:12:03
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1、《Selective Kernel Networks》 论文原址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf 开源参考地址：github: https://github.com/implus/SKNet SKNet核心思想是用多尺度的特征获得通道级别的权重，使用5× ...
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2021-10-23 21:21:00
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1. SKNet SKNet是SENet的加强版，结合了SE opetator, Merge and Run Mappings以及attention on inception block的产物。其最终提出的也是与SE类似的一个模块，名为SK, 可以自适应调节自身的感受野。据作者说，该模块在超分辨率任
原创
2021-12-29 17:30:59
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目录一、SENet（2017ImageNet冠军模型)---通道Attention前 言引入主体思路Squeeze-and-Excitation (SE) 模块SE模块在Inception和ResNet上的应用SE模块的实现参考文献 二、SKNet（2019CVPR)---soft attention机制SKNet 使用了两个思路来提高精度：网络结构三、GCNet 一种新的全
resnet发展历程
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf代码地址：https://github.com/pppLang/SKNet1.是什么？SK-net网络是一种增加模块嵌入到一些网络中的注意力机制，它可以嵌入和Resnet中进行补强，嵌入和方法和Se-net类似。SKNet的全称是“Selective Kernel Network”，
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2024-08-26 20:14:03
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Selective Kernel Netmplus/SKNet1 概述SENet是对特征图的通道注意力机制的研究，之前
原创
2022-08-06 00:01:35
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注意力机制1 SENet2 ECANet3 CBAM3.1 通道注意力3.2 空间注意力3.3 CBAM4 展示网络层具体信息5 SKNet6 scSE7 Non-Local Net8 GCNet9 ASFF10 注意力机制后期学习到再持续更新！！ 2023.3.2新增SKNet代码 2023.3.10 新增 scSE代码 2023.3.11 新增 Non-Local Net 非局部神经网络 2
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2024-09-03 11:08:16
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SKNet论文全名为《Selective Kernel Networks》（原文链接：https://arxiv.org/abs/1903.06586），发表在CVPR 2019上。SKNet也是对于SENet的改进，其结合了Inception的思想，空间注意力这一部分就是使用多个不同大小的卷积核进行感知，以适配不同大小的目标，思路和操作都非常直观： 首先将输入的特征图使用3x3和5x5的卷积核卷
SKNet——SENet孪生兄弟篇（2019）论文介绍 SKNet使用了两个思路在提高精度：很多网络使用了各种Trick来降低计算量，比如ResNeXt，计算量大大减少，精度却略有提升。那么如果不牺牲那么多计算量，能否精度提高一些呢？比如使用大一点的Kernel，如 5*5 的卷积提升精度。结合现在普遍使
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2024-03-12 21:12:24
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Selective Kernel Networks论文：https://arxiv.org/abs/1903.06586?context=cs代码：https://github.com/pppLang/SKNet其灵感来源是，我们在看不同尺寸不同远近的物体时，视觉皮层神经元接受域大小是会根据刺激来进行调节的。那么对应于CNN网络，一般来说对于特定任务特定模型，卷积核大小是确定的，那么是否可以构建一
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2024-07-16 21:44:01
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586 代码地址：https://github.com/implus/SKNetSENet是对特征图的通道注意力机制的研究，之前的CBAM提到了对特征图空间注意力机制的研究。这里SKNet针对卷积核的注意力机制研究。不同大小的感受视野（卷积核）对于不同尺度（远近、大小）的目标会有不同的效果。 尽管比如Inception这样的增加了
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2024-04-13 10:24:03
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Attentional Feature Fusion 注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet 、SKNet 等很相似，但 AFF 性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception 层内引起的特征融合。AFF 是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！本篇博客主要参考自知乎作者 OucQxw ，知乎原文地址：h
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2023-11-07 16:10:19
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最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet 、SKNet 等很相似，但 AFF 性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception 层内引起的特征融合。AFF 是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！1、特征融合1.1、什么是特
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2023-10-10 11:38:50
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飞桨AI创造营2期-t6-模型优化(Datawhale34期组队学习) 文章目录飞桨AI创造营2期-t6-模型优化1知识点2具体内容2.1模型结构优化2.1.1优化之路2.1.2senet-sknet-resnest2.2模型性能优化2.2.1量化2.2.2剪枝2.2.3知识蒸馏2.3模型训练优化2.3.1数据处理2.3.2超参数2.3.3Loss2.4模型自动搜索2.4.1搜空间2.4.2搜策略
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2024-03-28 07:04:48
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前面的话前面的文章中，我们关注了Non-local网络模块和视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、SKNet、CBAM等。他们构成了视觉注意力机制中的基本模块，本节中，我们将主要介绍融合Non-local模块和SENet模块的全局上下文建模网络（Global Context Network，简称 GCNet），以及Non-local模块与CBAM模块融合变形在语义分割中的应用——双重注意
前面的话视觉应用中的Self-attention机制及其应用——Non-local网络模块视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、SKNet、CBAM。我们通常将软注意力机制中的模型结构分为三大注意力域来分析：空间域、通道域、混合域。（1） 空间域——将图片中的的空间域信息做对应的空间变换，从而能将关键的信息提取出来。对空间进行掩码的生成，进行打分，代表是Spatial Attention
文章目录0.引言?1.改进YOLOv5的目标检测算法研究2.面向拥挤行人检测的CA-YOLOv53.引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法4.改进YOLOv5的轻量级安全帽佩戴检测方法5.改进YOLOv5的白细胞检测算法6.改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测7.改进YOLOv5的苹果花生长状态检测方法8.基于YOLOv5的违章建筑检测方法9.融合SKNet与YOLOv5深度学习的养殖
