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SDJU课程材料 前言 做这个库的初衷是将自己在课程结束后的一些方法和总结写下，希望前人所走的弯路，后来者无须再走。 毕竟是我个人所收集的课程资料，经常会有些遗漏，欢迎补充，欢迎贡献。 收录内容 选课攻略 电子版课件 实验报告 考试重点 复习资料 版权说明 本仓库分享资料是由我收集老师上课课件和实验内容。 资料来源网络，相关权利由原作者所有。 请内容创作者及公众监督，如有资料违反许可协议，请告知我改正错误。

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基于改进SSD算法(SE+特征融合)的苹果叶病虫害识别系统源码(pytorch框架)+改进前源码+病害数据集+项目说明.zip 主要改进点如下： 1、替换backbone为Resnet/MobileNet 2、添加一种更加轻量高效的特征融合方式 feature fusion module 3、添加注意力机制 (Squeeze-and-Excitation Module 和 Convolutional Block Attention Module) 4、添加一种解决正负样本不平衡的损失函数Focal Loss 附有苹果叶病害数据集，可训练模型

深度学习算法改进(GAM注意力_STN模块_SE模块_ODConv动态卷积_FAN注意力模块实现源码+各改进说明) 1、引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块 2、入了一个新的可学习模块--空间变换器，它明确地允许在网络中对数据进行空间操作。 3、重新校准通道特征反应来适应性地调整 通过明确地模拟通道之间的相互依存关系，自适应地重新校准通道的特征响应。 4、全维动态卷积（ODConv），一种更通用但更优雅的动态卷积设计 5、完全注意网络(FAN) ，它们通过结合注意通道处理设计来加强这种能力 该源码适合有一定深度学习算法基础的工程师下载学习借鉴！

Nash and stackelberg