人群密度估计对于人流监控与人群安全具有重要意义。针对现有算法主要通过不同尺度感受野来学习特征,而无法高效利用多尺度特征的问题,文中设计了一个基于通道域注意力机制的特征融合模块。该模块可以在训练模型时学
传统基于项目的协同过滤算法在计算项目之间相似度时只考虑历史项目的评分，而忽略了历史项目偏好对其的影响，以至于推荐精度不够理想。针对此问题，提出了一种融合注意力机制的深度电影推荐算法。根据得到的隐性反馈
yolov5-6.1-SE-block.zip是yolov5的一个更新版本，添加了SE注意力机制以提高检测准确率。您可以从官方源项目地址 https://github.com/ultralytics/
yolov5-6.1-CBAM.zip是一个已经升级了CBAM注意力机制的yolov5版本。您可以在官方源项目地址https：//github.com/ultralytics/yolov5中找到该项目
1、官方源项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 2、这是yolov5-6.1版本中添加了ECA通道注意力机制的版本。 3、训练、测试、预测命令与官方版本
为提升水下图像的增强效果,提出了一种基于金字塔注意力机制和生成对抗网络(GAN)的水下图像增强算法。它将生成对抗网络作为基本架构,生成网络采用编码解码结构并引入特征金字塔注意力模块,多尺度金字塔特征与
本文分享了一份本科毕设资料，其中包含了YOLOV5复现和加入注意力机制改进的可执行代码。经过改进后，在VOC数据集上的准确度从76%提升至77%。资料中还包含了复现和改进后的最佳权重，以及训练和测试结
随着视频技术的飞速发展,越来越多的视频应用逐步进入人们的生活中,因此对视频质量的研究很有意义。基于卷积神经网络和循环神经网络强大的特征提取能力并结合注意力机制,提出一种无参考视频质量评价算法。该算法首
为了提高低照度图像的清晰度和避免颜色失真,提出了基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的低照度图像增强算法,以改善图像质量。首先根据Retinex模型合成训练数据,将原始图像从RGB (red-gre
手写体中文的自动识别在文档数字化、手写笔记转录等方面有广泛应用。针对其具有的书写随意、结构复杂、数目众多等特点,提出了一种基于注意力机制的手写体中文识别方法。在卷积神经网络(CNN)模型的基础上,搭建
用户评论