3.2 CA代码(Pytorch) 3.3 YOLOv5中加入CA模块 3.3.1 common.py配置 3.3.2 yolo.py配置 3.3.3 创建添加CA模块的YOLOv5的yaml配置文件 4、实验效果对比 4.1 口罩检测数据集 4.2 效果对比 参考文章 在前面的文章中已经详细介绍了在本机上安装YOLOv5的教程,安装YOLOv5可参考前面的文章YOLOv5训练自己的数据集(超详...
基于1D-GRU+2D-MTF-ResNet-CBAM的多模态融合分类模型 建模先锋发表于信号处理 全网最全!Python中最经典的13种时间序列模型总结 Python技术极客 挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现 前言Mamba一直在人工智能界掀起波澜,被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出?本文来...
sys_gui .py 运行时生成界面,可实现单张图片的读取,以及对单张图片的预测 训练方案 模型方面采用的是efficientnet-b5,在原始b5模型中增加了cbam注意力模块,数据增强方面使用了随机裁切、翻转、auto_augment、随机擦除以及cutmix, 损失函数采用CrossEntropyLabelSmooth,训练策略方面采用了快照集成(snapshot)思想。 第点...
1.研究背景与意义 随着人工智能技术的不断发展,智能巡检系统在公路交通管理中扮演着越来越重要的角色。公路巡检是保障道路交通安全和畅通的重要环节,传统的巡检方式主要依靠人工巡视,效率低下且易出现疏漏。而基于计算机视觉的智能巡检系统能够实现自动化、高效率的巡检,大大提升了公路交通管理的水平。 目前,基于深度学习...
Python-BAM和CBAM的官方PyTorch代码代码类赋旧**旧词 上传9.41 KB 文件格式 zip Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)" 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 ...
首先,文件引入了必要的库,包括PyTorch的核心模块和一些辅助函数。接着,定义了一个名为LayerNorm的类,它实现了层归一化(Layer Normalization),支持两种数据格式:channels_last和channels_first。在forward方法中,根据输入数据的格式,使用不同的方式计算归一化。 接下来是GRN类,它实现了全局响应归一化(Global Response Nor...
本项目基于PyTorch实现的SSD模型,并对其进行了改进,引入了CBAM空间通道注意力机制。同时,还加入了FPN(Feature Pyramid Network)结构,以更好地处理不同尺度的特征信息。此外,类别损失函数已改为Focal Loss,以提高模型在小样本环境下的表现。该项目资源经过严格测试,确保可直接运行且功能正常。项目可轻松复制,复现出一样...