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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).zip
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!
2022-12-07 12:27:45
21.87MB
GAM注意力
SE模块
STN模块
动态卷积
STN系统专利数据库检索方法.doc
STN系统专利数据库检索方法
2022-06-04 09:05:29
220KB
数据库
文档资料
database
交通标志识别:具有STN和大量数据增强功能的PyTorch中的交通标志识别(GTSRB)
交通标志识别 将交通标志图像识别并分类为来自数据集的43类。 该项目是Rob Fergus领导的纽约大学计算机视觉课程的一部分,并作为Kaggle竞赛进行。 该模型是使用带有IDSIA网络修改版本的Spatial Transformer网络设计的,并使用大量增强的数据进行了训练。 该模型在Kaggle排行榜上达到了约99.5%的测试设置精度,远高于人工精度。 该项目的整个开发过程可以在阅读。 数据 从下载培训和测试文件夹 跑步 项目可以通过两种方式运行,即main.ipynb jupyter笔记本(最初用于实验)和main.py文件。 对于jupyter笔记本,它包含与数据增强,预处理和培
2022-04-04 12:58:02
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computer-vision
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帕金森病脑深部刺激疗法中STN靶点定位方法综述
帕金森病脑深部刺激疗法中STN靶点定位方法综述,曾雪,胡春华,脑深部电刺激(DBS)疗法近十年来成为治疗帕金森病、肌张力障碍、抑郁、癫痫等神经性疾病的重要疗法,手术能否取得成功的一个关键
2021-10-18 02:47:29
651KB
首发论文
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STN_CNN.zip
img文件夹:用来存储验证码图片,运行data_simulate.py文件即可生成10000张带标记的验证码数字图片。 Logs文件夹:用来存储模型训练权重。 demo文件夹:可视化效果图,每张图片左边部分是原始字符图片,右边部分是经过STN层调整后的字符图片。 训练400个epoch后val loss降低到0.007左右,val accurcy达到99.5%。 利用test数据集进行测试,字符图片分类精度达到99.4%。
2021-08-24 09:23:30
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1、python
2、STN
3、CNN
1
中泰通信行业周报:中电信STN集采落定,5G加速智能驾驶产业发展.pdf
中泰通信行业周报:中电信STN集采落定,5G加速智能驾驶产业发展.pdf
2021-07-06 09:03:24
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Ra8806_Stm32_FSMC demo code
ra8806 and stm32 fsmc demo code, open source ra8806 lcd driver video path: http://v.youku.com/v_show/id_XMTQzOTI3Nzg1Mg==.html https://youtu.be/c7J0-6kj6Dw
2021-05-07 13:07:04
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Python-PyTorch实现包含ThinPlateSplineTPS的空间变换网络STN
PyTorch implementation of Spatial Transformer Network (STN) with Thin Plate Spline (TPS)
2019-12-21 21:40:38
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Python开发-机器学习
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