注意力机制与外部记忆

实时目标检测算法YOLOv3的检测速度较快且精度良好，但存在边界框定位不够精确、难以区分重叠物体等不足。提出了Attention-YOLO算法，该算法借鉴了基于项的注意力机制，将通道注意力及空间注意力

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

基于分层注意力机制的知识图谱问答方法，郎爽，朱署光，知识图谱问答能够根据知识图谱中的结构化知识回答自然语言问题。由于自然语言与结构化查询难以直接对应，该映射过程成为知识图谱

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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

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