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residual
attention model
resnet+attention model. 利用tensorflow改写。绝对好用!
2023-05-22 18:53:52
12KB
deep
learnin
NN
image
1
Deep
Residual
Learning for Image Recognition.pdf
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. 2016. Deep
residual
learning for image recognition. In CVPR. 770–778. 论文原文
2023-03-06 00:26:01
281KB
深度学习
1
《Polyscale gradients
residual
demosaicking》
多尺度梯度残差去马赛克算法
2022-11-11 13:34:15
2.25MB
图像处理
1
residual
demosaicking with efficient median filter
基于中值滤波的残差去马赛克算法
2022-11-10 18:21:17
319KB
图像处理
1
论文精读-Deep
Residual
Learning for Image Recognition
个人学习——论文翻译同时+阅读
2022-10-23 09:07:32
1.11MB
1
resnet ppt refer to Deep
Residual
Learning for Image Recognition
resnet ppt refer to Deep
Residual
Learning for Image Recognition
2022-09-05 09:07:41
959KB
resnet
1
WideResNet-pytorch:PyTorch中的广泛残留网络(WideResNets)
PyTorch中的广泛残留网络(WideResNets) 在PyTorch中实现的CIFAR10 / 100的WideResNets。 此实现所需的GPU内存少于官方Torch实现所需的GPU内存: : 。 例子: python train.py --dataset cifar100 --layers 40 --widen-factor 4 致谢 宽余网络(BMVC 2016) ,作者:Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。
2022-08-04 20:54:02
6KB
deep-learning
resnet
residual-networks
wideresnet
1
Residual
Attention Network for Image Classification 相关复现代码
该模型设计的思想就是利用attention机制,在普通ResNet网络中,增加侧分支,侧分支通过一系列的卷积和池化操作,逐渐提取高层特征并增大模型的感受野,前面已经说过高层特征的激活对应位置能够反映attention的区域,然后再对这种具有attention特征的feature map进行上采样,使其大小回到原始feature map的大小,就将attention对应到原始图片的每一个位置上,这个feature map叫做 attention map,与原来的feature map 进行element-wise product的操作,相当于一个权重器,增强有意义的特征,抑制无意义的信息。
2022-08-04 09:10:00
981KB
ResidualAttenti
代码复现
注意力残差模块
1
EDSR(torch)-Enhanced Deep
Residual
Networks for Single Image Super-Resolution代码
EDSR-Enhanced Deep
Residual
Networks for Single Image Super-Resolution论文代码,NTIRE2017冠军,Torch写的,欢迎各位下载
2022-06-30 22:30:14
4.45MB
super
resolution
EDSR
1
Deep
Residual
Learning for Image Recognition原版及翻译及笔记
Deep
Residual
Learning for Image Recognition原版及翻译及笔记, 博客参考:https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/125054695 resnet代码参考:https://download.csdn.net/download/m0_46384757/85503785
2022-05-31 09:12:10
17.17MB
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