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. 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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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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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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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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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(
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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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
本文基于tensorflow官网教程（https://tensorflow.google.cn/guide/keras），
机器环境为ubuntu14.04LTS+tensorflow1.8.0
1.Keras模块配置 Keras模块是tensorflow提供
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2024-05-14 19:28:41
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使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。 下面是对三个模块的简述： （1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、
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2018-07-07 20:03:00
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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
《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）
经过几年的完善发展，tensorflow 安装已经非常简单。本文介绍 windows 环境下安装的关键步骤。1. 安装 anacondaanaconda 是一个快速安装 python 环境的程序，到该程序官网下载安装即可。安装完毕后，在开始菜单里找到 anaconda prompt 或者 anaconda powershell prompt 快捷方式，启动命令行界面。anaconda 内置了 pi
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2024-02-27 11:18:27
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# 使用TensorFlow中的SGD优化器进行深度学习
在深度学习领域，优化器是保持模型性能的关键。SGD（随机梯度下降）是最基本和经典的优化算法之一。对于初学者来说，理解如何使用该算法进行模型训练是十分重要的。在本篇文章中，我们将基于TensorFlow框架，分析SGD优化器的使用，并配合示例代码进行详细说明。
## 什么是SGD优化器？
SGD优化器通过在每个迭代中使用小批量的数据来更
原创
2024-09-22 05:15:14
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TensorFlow 中的 layers 模块提供用于深度学习的更高层次封装的 API，利用它我们可以轻松地构建模型，这一节我们就来看下这个模块的 API 的具体用法。概览layers 模块的路径写法为 tf.layers，这个模块定义在 tensorflow/python/layers/layers.py，其官方文档地址为：https://www.tensorflow.org/api_docs/
原创
2021-01-19 15:00:42
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使用keras模块主要使用其五个主要模块，为datasets、layers、losses、metrics以及optimizers。五大模块datasets：前文已经提到，封装了一些对常见的小型数据集的预处理（如MNIST），自动下载并处理数据为numpy矩阵。layers：在Keras的神经网络模型概念中，网络是可以按照层进行区分的，一层完成一个或者几个张量运算，如卷积层、池化层等。Keras对这些层进行了封装，只要传入张量，则按照层的运算方式输出运算结果张量。losses：损失函数及损失函数
原创
2021-07-12 11:44:11
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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。 其中引入的比较实用的函数包含arg_scope、model_variables、repeat、stack。 slim 模块是在16年推出的，其主要功能是为了实现"代码瘦身"。 该模块已经成为很常用的模块之一，在github上大部分TensorFLow的代码中都会涉及到它，如
我并不建议专攻哪一本，从学习效率上说，建议综合来看。我自己看书也是这样，研究某一领域的时候，不只看一本书，而是同时看好几本，这样可以博采众家之长，而且可以避免单一作者个人的短处。 TensorFlow学习笔记 链接：https://pan.baidu.com/s/1QekhB9AIqoS_H_hWMRCRaA 密码：a08l这本书内容简明扼要，适合快速入手，找准不足，再另择书细
