自注意力机制(Self-Attention)

自注意力机制

单目深度估计--深度学习篇

文章目录一:深度估计应用背景1.深度估计的定义2.深度估计的应用场景3.几种深度估计的方法4.使用深度学习估计的优缺点二:单目深度估计模型1.使用的数据集2.整体网络架构3.分模块解析Ⅰ:层级Ⅱ:ASPPⅢ:特征图减法操作Ⅳ:特征融合Ⅴ:Coarse-to-FineⅥ:权重参数预处理WS与pre_a

[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现

[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现1、Squeeze-and-Excitation Networks2、Squeeze-and-Excitation block3、SENet 详解4、SENet 复现Squeeze-and-Excitation Networks简称 SEN

【计算机视觉】新冠肺炎COVID-19 CT影片阳性检测,感染区域分割,肺部分割,智慧医疗实践,医疗影像处理示例

本次实验基于COVID-19 CT scans数据集,根据患者肺部的CT扫描分析,对患者COVID阳性还是阴性进行分类。如果患者Covid阳性,则这行肺部和感染区域的分割。实验还实现了交互性良好的可视化界面,更有助于医护人员对病情的快速筛查。

语义分割系列6-Unet++(pytorch实现)

本文介绍了Unet++网络,在pytorch框架上复现Unet++,并在Camvid数据集上进行训练。

anaconda安装教程-手把手教你安装

9.skip,不安装VScode,否则点击InstallMicrosoftVSCode。1.打开cmd,输入conda,出现如下所示,则安装成功。3.anaconda版本对应的python版本。1.打开浏览器输入anaconda镜像。2.打开anaconda安装包列表。10.点击finish,安装完

DCGAN理论讲解及代码实现

DCGAN也叫深度卷积生成对抗网络,DCGAN就是将CNN与GAN结合在一起,生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将GAN与CNN相结合,奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果的质量...

综述:计算机视觉中的通道注意力机制

综述:计算机视觉中的通道注意力机制这是一篇从数据域的角度,给注意力机制分为六类的综述,涵盖论文数量多。论文题目:Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey论文链接:https://arxiv.org/pdf/2111.07624.pdf论文代码

免费GPU:九天•毕昇平台使用教程

深度学习非常依赖设备,训练模型就类似在“炼丹”,没有好的炼丹炉,想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型,只能是“望洋兴叹”。那么对于缺乏设备的“穷人”来说,有没有办法去白嫖免费的算力资源呢?经过我的调研,基本有以下三种途径:谷歌的Colab谷歌的Colab可能不少人都用

YOLOv5+姿态估计HRnet与SimDR检测视频中的人体关键点

一、前言由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测,我测试各个算法后,并没有采用比较应用化成熟的Openpose,决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集,需要自己根据算法模型编写实例化代码。本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRne

tensorflow安装步骤(CPU版本,Anaconda环境下,Windows10)

本文主要讲述了在Anaconda环境下,CPU版本tensorflow2.3.0的安装步骤,Windows10系统中Anaconda的安装步骤可以阅读此篇博客:用Anaconda安装TensorFlow(Windows10)本文分为两大部分:一、TensorFlow2.3.0安装步骤二、对Tenso

使用CycleGAN训练自己制作的数据集,通俗教程,快速上手

总结了使用**CycleGAN**训练自己制作的数据集,这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马,马变斑马,两个不同域之间的相互转换。教程中提供了官网给的源码包和我自己调试优化好的源码包,大家根据自己的情况下载使用,推荐学习者下载我提供的源码包,可以少走一些弯路,按照我的教程,能较快上手训练使用..

Transformers 库的基本使用

本内容主要介绍 Transformers 库 的基本使用。

《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU

汇总IoU发展历程,建议收藏!

浅谈GCN

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自编码器(Auto-Encoder)

一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴,如果算法把x作为监督信号来学习,这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning)在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度,是网络输出的向量长度。对于分类问题,网络模型通过把长度为输入特征向量????变换到长度为的输出

AI自主图像生成 之 stable-diffusion—运行效果展示

这几天跑省外出差被隔离在酒店,不过随身带了个主机和显示器(笔记本太差跑不了项目程序,只能随身带主机,一言难尽…),正巧又刷到stable-diffusion开源的消息,现在就来试试搭建这个试试水。硬件环境:显卡3060 12G显存,内存32G 主要就这两,cpu没太大要求,除非你想用cpu跑深度学习

U-Net介绍

Unet 发表于 2015 年,属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题,由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向,如卫星图像分割,工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构,结构简单但很有效。 Unet主要可分为

yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制,纯代码(22.3.1还更新)

CBAM,SE,ECA,CA注意力添加到yolov5网络中,5.0版本

TCN(Temporal Convolutional Network,时间卷积网络)

1 前言 实验表明,RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现,包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析(预测)等。 在实际应用中,RNN 在内部设计上存在一个严重的问题:由于网络一次只能处理一个时间步长,后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CN

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