Biformer注意力机制论文深入探讨Biformer注意力机制的原理、应用和进展,为深度学习研究者提供宝贵的见解。
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针对传统语义分割网络速度慢、精度低的问题,提出一种基于密集层和注意力机制的快速场景语义分割方法。在Resnet网络中加入密集层和注意力模块,密集层部分采用两路传播方式,以更好地获得多尺度目标,并使用分
针对多尺度目标检测问题,提出一种基于深度注意力机制的多尺度红外行人检测方法。首先,选取较为轻量级的Darknet53作为深度卷积特征提取的主干网络,设计四尺度的特征金字塔网络负责目标的定位和分类,通过
为提高驾驶员视觉感知行为仿真的逼真性,注意力模型成为驾驶行为研究的重点。介绍了注意力的认知模型,根据注意力的双加工理论,建立了虚拟驾驶员视觉注意力模型,将视觉注意过程分为预注意和集中注意两个阶段,在预
综采工作面噪声污染对作业人员的身心健康和作业安全绩效都能造成严重影响,为了研究短期噪声暴露对作业人员注意力的影响,利用舒尔特方格,运用人因工程学、环境学、生理学、实验心理学和行为学的相关知识进行试验。
一种基于注意力机制的卷积神经网络剪枝方法,汪枭杰,姚文斌,卷积神经网络剪枝技术可以有效减少神经网络的内存占用和运行耗时,有利于神经网络在资源有限的设备上部署。剪枝研究中,如何衡量
基于注意力机制的混合神经网络模型的文本分类,秦丽萍,杨金民,文本分类是自然语言处理(NLP)中的重要任务之一。在文本分类中,句子建模是至关重要的。在已存在的工作中,卷积神经网络(CNN)能
一种基于层级注意力机制的自然语言理解模型,赵明星,程祥,任务型对话系统一般包括自然语言理解、对话状态追踪对话策略选择和自然语言生成等模块。其中,自然语言理解模块负责提取用户输入
问题来源 Encoder-Decoder模型可以根据Encoder产生的信息ccc来作为Decoder的input来进行机器翻译,ccc是通过Encoder计算出来的,包含了被翻译内容的所有信息。但是
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
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