深度学习水论文:可变形卷积➕注意力机制。传统方法在处理大规模图像和复杂卷积核时,常因固定的感受野和采样位置难以适应物体形状变化,导致对几何形变的适应能力弱、计算效率和性能下降。 为解决这些问题,我们提出了可变形卷积+注意力机制:通过引入可 - 一见你就欢喜
可变形注意力颠覆式创新!计算成本直降85% 可变形注意力颠覆式创新!计算成本直降85%,附13种创新思路+代码#人工智能 #深度学习 #注意力机制 #论文创新点 - 人工智能论文搬砖学姐于20240708发布在抖音,已经收获了20.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
可变形卷积和可变形RoI池化,新模块可以很容易地取代现有CNN中的普通模块,并且可以通过标准反向传播轻松地进行端到端训练。 DCN目前也出到了v2,值得一提的是,DCN的思维也算一种可学习的自适应模块,跟注意力机制模块BAM/CBAM的思路有点像。mmdetection里也有相关实现,可轻松移植进自己的项目,DCN对于大多数检测场景尤其...
是动词“转换、转化、变革”Transform的名词形态。2017年之前,看到Transformer这个词,大部分人想到的应该是变形金刚(Transformers)、汽车人、孩之宝。2017年6月,谷歌团队发表的论文《Attention Is All You Need》中,Transformer第一次出现在人工智能的语境中,当时他被解释为一种基于注意力的编码器/解码器模型。
顶会顶刊=注意力机制+可变形卷积?且提速80%!附11种前沿改进思路+源码#人工智能 #深度学习 #注意力机制 #可变形卷积 #卷积 - 搞算法的蒂普榭尔于20240321发布在抖音,已经收获了14.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!