【毕业设计】深度学习人脸表情识别系统 - python
🔥 Hi,大家好,这里是丹成学长的毕设系列文章!🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始,各个学校对毕设的要求越来越高,难度也越来越大… 毕业设计耗费时间,耗费精力,甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间,所以一旦发现问题,一定要提前准备,避免到后面措手不及,草草了事。为了
改进YOLOv5系列:9.BoTNet Transformer结构的修改
目标检测小白科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
一文通俗入门·脉冲神经网络(SNN)·第三代神经网络
一文通俗入门脉冲神经网络(snn)动力学方程,前向传播过程,学习算法,脉冲编码方式
【ResNet】Pytorch从零构建ResNet18
Pytorch从零构建ResNet18ResNet 目前是应用很广的网络基础框架,所以有必要了解一下.本文从简单的ResNet18开始,详细分析了ResNet18的网络结构,并研究BasicBlock的结构。,使得整个结构非常清晰,再之后手工构建ResNet18网络就没有那么困难了。
NeurIPS2022 | SegNeXt,重新思考卷积注意力设计
在本文中,作者分析了以前成功的分割模型,并找到了它们所拥有的良好特征。基于这些发现,作者提出了一个定制的卷积注意力模块 MSCA 和一个 CNN 风格的网络 SegNeXt。实验结果表明,SegNeXt 在相当大的程度上超越了当前最先进的基于Transformer的方法。最近,基于Transform
Yolov5添加注意力机制
1、先把注意力结构代码放到common.py文件中,以SE举例,将这段代码粘贴到common.py文件中2、找到yolo.py文件里的parse_model函数,将类名加入进去3、修改配置文件(我这里拿yolov5s.yaml举例子),将注意力层加到你想加入的位置;常用的一般是添加到backbone
几种常见的归一化方法
关于归一化的一些理解!!
【YOLO系列】YOLOv5、YOLOX、YOOv6、YOLOv7网络模型结构
YOLOv5、YOLOX、YOLOv6、YOLOv7模型结构图
深度学习常见名词概念:Sota、Benchmark、Baseline、端到端模型、迁移学习等的定义
深度学习:Sota的定义sota实际上就是State of the arts 的缩写,指的是在某一个领域做的Performance最好的model,一般就是指在一些benchmark的数据集上跑分非常高的那些模型。
手把手调参最新 YOLOv7 模型 训练部分 - 最新版本(二)
YOLO科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
计算机与自动化顶会(A类)2023截稿时间及会议时间(持续更新)
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ECA 注意力模块 原理分析与代码实现
本文介绍ECA注意力模块,它是在ECA-Net中提出的,ECA-Net是2020 CVPR中的论文;ECA模块可以被用于CV模型中,能提取模型精度,所以给大家介绍一下它的原理,设计思路,代码实现,如何应用在模型中。它是一种通道注意力模块。
yolov5ds-断点训练、继续训练、先终止训练并调整最终epoch(yolov5同样适用)
训练完原有epoch后,但还继续训练,比如设置epoch为200,已经训练完了,但是没有收敛等原因想使用训练了200epoch的权重继续训练100个epoch,总共就是300个epoch。断电、或者什么原因中断了,比如设定epoch为200,但是在90这里中断了,想从断点这里。这两处修改是为了断点训
【文章阅读】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection
从几个例子中检测稀有物体是一个新出现的问题。先前的研究表明,元学习是一种很有前途的方法。但是,微调技术几乎没有引起人们的注意。我们发现,仅对稀有类现有检测器的最后一层进行微调对于少镜头目标检测任务是至关重要的。在当前的基准测试中,这种简单的方法比元学习方法高出大约2~20个百分点,有时甚至会使以前的
改进YOLOv5 | 头部解耦 | 将YOLOX解耦头添加到YOLOv5 | 涨点杀器
在目标检测中,分类任务和回归任务之间的冲突是一个众所周知的问题。因此...
使用YOLOv5实现人脸口罩佩戴检测(详细)
获取人脸口罩的数据集有两种方式:第一种就是使用网络上现有的数据集labelImg 使用教程 图像标定工具注意!
基于yolov5的目标检测和单目测距
快速入门基于yolov5的目标检测和单目测距
【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码
大家好,我是阿光。本专栏整理了《深度学习100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨。
视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力
本文介绍注意力机制的概念和基本原理,并站在计算机视觉CV角度,进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。