作者小头像 Lv.6
更多个人资料
2791 成长值
0 关注
38 粉丝
+ 关注 私信

个人介绍

这个人很懒，什么都没有留下

感兴趣或擅长的领域

人工智能、IOT
个人勋章
  • 活跃之星
成长雷达
2720
36
0
15
20

个人资料

个人介绍

这个人很懒，什么都没有留下

感兴趣或擅长的领域

人工智能、IOT

达成规则

以上满足项可达成此勋章

  • 博客
  • 关注
  • 粉丝
  • 论坛
全部时间
全部时间
最近三天
最近一周
最近一月
  • 全部
  • 暂无专栏分类
DilateFormer：用于视觉识别的多尺度膨胀Transformer
摘要https://arxiv.org/pdf/2302.01791作为一种实际解决方案，鼓励基础视觉变换器（Vision Transformers, ViTs）对任意图像块之间的长距离依赖性进行建模，但全局注意力感受野会导致二次方的计算成本。视觉变换器的另一分支则借鉴卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）利用局部注意力，仅对小块邻域内的图像...
神经网络
作者小头像 AI浩 2024-12-24 07:49:32
893
0
0
2024-12-24 07:49:32
893
0
0
einsum（爱因斯坦求和）
在Python中，特别是使用NumPy或PyTorch等科学计算库时，爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）是一种强大的工具，它允许你以简洁的方式指定多维数组（张量）之间的操作，如求和、乘法和广播。虽然Python本身并不直接支持爱因斯坦求和约定的语法，但一些库（如NumPy的einsum函数和PyTorch的einsum操作）提供了对它的支持。 Nu...
Numpy Python
作者小头像 AI浩 2024-12-24 07:48:29
941
0
0
2024-12-24 07:48:29
941
0
0
Vision-LSTM: xLSTM 作为通用视觉主干
@[toc] 摘要尽管Transformer最初是为自然语言处理引入的，但它现在已经被广泛用作计算机视觉中的通用主干结构。最近，长短期记忆（LSTM）已被扩展为一种可扩展且性能优越的架构——xLSTM，它通过指数门控和可并行化的矩阵内存结构克服了LSTM长期以来存在的限制。在本报告中，我们介绍了Vision-LSTM（ViL），它是将xLSTM构建块应用于计算机视觉的一种适配。ViL由一系列...
机器学习
作者小头像 AI浩 2024-12-24 06:53:15
812
0
0
2024-12-24 06:53:15
812
0
0
YoloV8改进策略：卷积篇|CGAFusion，增强模型对特征的提取能力|附代码|即插即用
摘要一、论文介绍论文主题：本文介绍了一种名为DEA-Net的图像去雾算法。背景信息：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统的去雾方法以及现有的基于深度学习的方法都存在不足，尤其是在处理复杂场景和非均匀雾分布时。核心贡献：论文提出了一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），用于提升去雾性能。二、创...
机器学习 深度学习 神经网络
作者小头像 AI浩 2024-12-24 06:51:46
1480
0
0
2024-12-24 06:51:46
999+
0
0
einops的Rearrange用法
einops 是一个用于张量操作的库，它提供了一种简洁且强大的方式来重新排列、重塑、重复、分割等张量的维度。Rearrange 是 einops 库中的一个层，专门用于 PyTorch 张量的重新排列。下面是对 Rearrange 用法的详细解析： 一、安装与导入首先，确保你已经安装了 einops 库。你可以使用以下命令进行安装：pip install einops然后，你可以从 eino...
作者小头像 AI浩 2024-12-24 06:49:38
1462
0
0
2024-12-24 06:49:38
999+
0
0
OCR 通用端到端模型GOT，迈向OCR2.0的新时代
摘要在人工智能领域，光学字符识别（OCR）技术已经取得了显著的进展。随着技术的不断进步，我们正迈向OCR 2.0时代。本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT，这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。 论文概览论文标题：GOT: Towards OCR-2.0发布平台：arXiv链接：arXiv.org 模型特点GOT模型是首个迈向OCR 2.0时代的通用端到端模型，它在多个方面展...
作者小头像 AI浩 2024-09-15 07:40:55
3169
0
0
2024-09-15 07:40:55
999+
0
0
YoloV9改进策略：Block改进|改进HCF-Net|附结构图|多种改进方法（独家改进）
摘要HCF-Net是一种用于红外小物体检测的深度学习网络。它主要包括三个模块：并行化斑块感知注意力（PPA）模块、维度感知选择性整合（DASI）模块和多稀释通道细化器（MDCR）模块。PPA模块采用多分支特征提取策略，用于捕捉不同尺度和层次的特征信息。DASI模块可实现自适应信道选择和融合，提高模型的检测性能。MDCR模块则通过多个深度分离卷积层捕捉不同感受野范围的空间特征，进一步增强了模...
作者小头像 AI浩 2024-09-11 07:47:43
4178
0
0
2024-09-11 07:47:43
999+
0
0
YoloV8改进策略：IoU改进|Unified-IoU用于高质量对象检测
摘要Unified-Unified-IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量，特别是在高IoU阈值和IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量，特别是在高IoU阈值和密集型数据集上表现出色。密集型数据集上表现出色。以下是Unified-IoU的特点、优点及其如何改进目标检测模型的详细介绍： Unified-I...
作者小头像 AI浩 2024-09-11 07:42:35
4099
0
0
2024-09-11 07:42:35
999+
0
0
MobileNetV4实战：使用 MobileNetV4实现图像分类任务（二）
@[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MobileNetV4实战：使用MobileNetV4实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解，模型的介绍和实验效果等内容。接下来，这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import json...
TensorFlow 机器学习
作者小头像 AI浩 2024-09-09 20:55:02
6035
0
0
2024-09-09 20:55:02
999+
0
0
YoloV10改进策略：卷积篇|ACConv2d模块在YoloV10中的创新应用与显著性能提升|简单易用|即插即用
摘要在本文中，我们创新性地将ACConv2d模块引入到YoloV10目标检测模型中，通过对YoloV10中原有的Conv卷积层进行替换，实现了模型性能的大幅提升。ACConv2d模块基于不对称卷积块（ACB）的设计思想，利用1D非对称卷积（1×3和3×1卷积）来增强标准方形卷积核（如3×3卷积）的表征能力。这一创新不仅增强了模型的特征提取能力，还通过引入分组卷积的策略进一步降低了运算量，从...
神经网络
作者小头像 AI浩 2024-08-29 08:51:31
2830
0
0
2024-08-29 08:51:31
999+
0
0
总条数：781
10
10
20
50
100
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • ...
  • 79

上滑加载中

https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=sed%20%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&rsv_pq=c7db61a600035dc5&rsv_t=5e19yEsbV9N5fIvdlGRU
作者小头像
作者小头像
快速交付
+ 关注