Unet-Attention模型的搭建模型原理AttentionU-Net模型来自《AttentionU-Net:LearningWheretoLookforthePancreas》论文,这篇论文提出来一种注意力门模型(attentiongate,AG),用该模型进行训练时,能过抑制模型学习与任务无关的部分,同时加重学习与任务有关的特征。AG可以很容易地集成到标准的CNN ...
在传统的一层Convolution中间,装了一个“插件”,可以使得传统的卷积带有了"裁剪"、"平移"、"缩放"、"旋转"等特性;理论上,作者希望可以减少CNN的训练数据量,以及减少做data argument,让CNN自己学会数据的形状变换. Harmonious Attention Network说它是Hard_region_Attention, SEnet说它可被纳入空间Attention. Spatial tr...
在传统的一层Convolution中间,装了一个“插件”,可以使得传统的卷积带有了"裁剪"、"平移"、"缩放"、"旋转"等特性;理论上,作者希望可以减少CNN的训练数据量,以及减少做data argument,让CNN自己学会数据的形状变换. Harmonious Attention Network说它是Hard_region_Attention, SEnet说它可被纳入空间Attention. Spatial tr...
速度很快,硬件资源有限的情况下,可以用Unet尝试更多的想法; 比赛数据集里有这样的问题:在训练集里同一个像素有多于一个的类别,测试集同一个像素也需要预测多个类别。对于这个问题,笔者尝试了将多分类问题...: 特点: encoder-decoder代表 简单,高效,易懂,可操作性强 调参过程 同初赛,训练一个二分类网络筛选测试集...
《RA-UNet: A hybrid deep attention-aware network to extract liver and tumor in CT scans》 3d 代码实现 sed 视频教程 网易云课堂 原创 茗君(Major_S) 2021-08-02 14:57:40 204阅读 Attention 本文作者简单地结合了 IRB 和 Transformer 的设计思路,希望结合 Attention 重新思考移动端小模型中的基...
与在ImageNet数据集上预训练的 ShuffleNetV2 网络相比,X-HRNet-30 显著提高了7.6个 AP 分数,只需要28%的FLOPs。同时 X-HRNet-18 在性能上也超过了小型 HRNet,只需要35%的FLOPs。证明了SUSA模块在捕捉高分辨率细节方面具有明显优势 表2 不同的输入大小与模型深度的效果对比...
POET:基于Transformer的端到端可训练多人体姿态估计 ai2news.com/blog/19070/ 2021-03-27 MT-UNet:用于医学图像分割的混合Transformer U-Net ai2news.com/blog/16411/ 2021-11-10 新论文石锤 Transformer:别只看注意力,没有残差和 MLP,它啥都不是 ai2news.com/blog/17130/ 2021-10-16 RWKV is all you...
每个模块经过30K步的训练,每步使用16个视频帧。 在推理时,我们利用提示旅行策略[Tseng et al. 2022]来增强时间平滑性。由于冻结的SD UNet,X-Portrait与潜在一致性模型[Luo et al. 2023]具有内在的兼容性。这种兼容性有助于在A10 GPU上执行时,在30秒内(10步)高效生成24帧动画。值得注意的是,我们不是从随机...
Zhang, and Batushiren, “UNetGAN: A robust speech enhancement approach in time domain for extremely low signal-to-noise ratio condition,” in Proc. INTERSPEECH, Sep. 2019, pp. 1786–1790. [12] T. Nakamura and H. Saruwatari, “Time-domain audio source separation based on wave-u-net ...
AI训练成本下降:@mapler指出AI训练成本显著下降,未来可能使训练1000亿参数模型变得非常经济,详见来源。 Cohere的Command R工具使用:@mrdragonfox和@mapler强调Cohere的Command R工具连接模型与外部工具如API和数据库,支持单步和多步函数调用,增强企业应用,详见文档。