论文研究基于注意力机制的脑肿瘤分割 .pdf

对于在深度神经网络的中间层分支进行深度融合，产生潜在可以共享有用信息的基础网络，从而优化信息流动，提升深度神经网络的性能，是近期的深度神经网络研究的挑战。对此提出一种基于注意力卷积模块的深度神经网络的

多模态脑肿瘤分割挑战2018数据集，里面是百度网盘永久下载链接，深度学习使用，数据太大无法上传。如果链接失效，请私信我或者加我百度云2642828613@qq.com,第一时间补发。

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

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

针对基于深度学习的传统方法对于次显著细节信息关注不足的问题,提出一种基于多尺度注意力机制的多分支网络来统筹图像的显著信息及次显著信息。首先,将多尺度特征融合方法(MSFF)与注意力机制相结合,设计了一

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

1. 注意力训练 1.1. 第一关听课不走神题 训练目的:训练学生学习能力,能使学生上课专心听讲,认真写作业,考试不粗心,提高学习成绩 训练要求:每天训练 10 分钟,放学后在家里写作业前训练,由家长

It is well known that featuremap attention and multi-path representation are important for visual re

白噪声，提高注意力，具体可以自己百度下哈。