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Yolov5-6.1版本中添加了CoordAtt注意力机制,本文从原理、实现和应用角度进行详细解析和讲解,并结合实战案例展示了CoordAtt的优越性能。在训练、测试、预测命令方面,与官方版本一致。读
机器翻译 数据预处理(小罗同学总结) 编码——解码 seq2seq模型 读取数据,处理数据中的编码问题,并将无效的字符串删除 分词,分词的目的就是将字符串转换成单词组成的列表。目前有很多现成的分词工具
针对RGB-D图像的语义分割问题,提出了一种结合通道注意力机制的RefineNet网络。考虑到网络特征图中各个通道重要性的不同,将通道注意力机制分别引入基本RefineNet的编码器和解码器模块,以增
针对环境背景复杂且包含小目标的遥感图像难以进行精准目标检测的问题,在单阶段检测(SSD)模型的基础上,提出了一种基于注意力和特征融合的单阶段目标检测模型,该模型主要由检测分支和注意力分支组成。首先,在
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深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,
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针对全卷积神经网络在图像分割中信息遗失、依赖固定权重导致分割精度低的问题,对U-Net结构进行改进并用于脑肿瘤磁共振(MR)图像的分割。在U-Net收缩路径上用注意力模块,将权重分布到不同尺寸的卷积层
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