YoloV8改进策略:BackBone改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力 271 -- 2:04 App YoloV8改进策略:改进Head|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图 693 -- 3:00 App YoloV8改进策略:卷积改进|RefConv打造轻量化YoloV8利器 1321...
实验证明,在多项计算机视觉任务中,ECA模块能够显著提高模型的准确率和鲁棒性。 ECA模块可以轻松地嵌入到现有的卷积神经网络模型中,而不会增加太多的计算和存储成本。这使得ECA模块的应用非常灵活和方便。 ECA嵌入 一般我们是将ECA模块嵌入到卷积层之后或者是激活函数之前,在嵌入的时候需要注意的是输入与输出的确定,卷积...
图 2. 我们的高效通道注意 (ECA) 模块示意图。给定通过全局平均池化 (GAP) 获得的聚合特征,ECA 通过执行大小为 k 的快速 1D 卷积来生成通道权重,其中 k 通过通道维度 C 的映射自适应地确定。 和上面的SENet模块相比,ECANet在全局平均池化之后去除了全连接层,改用1*1卷积 在没有降维...
将ECA模块整合到现有的CNN架构中,命名为ECA-Net。以ResNets和MobileNetV2为背景,在图像分类、目标检测和实例分割方面对ECA-Net架构进行了广泛的评估。实验结果表明,与同类网络相比,ECA-Net具有更高的效率。 下面是论文具体框架结构以及实验结果:
一种基于模糊ECA规则的网络攻击知识表达与推理方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于模糊ECA规则的网络攻击知识表达与推理方法说明:本发明涉及一种基于模糊ECA规则的网络攻击知识表达与推理方法,属于计算机网络安全技术领域。本发...专利查询请上爱企查
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图1. Overall architecture of the proposed FECANet 如上图所示,我们采用在ImageNet数据集上训练的模型作为FECANet网络的backbone,support image和query image作为一个图像对输入backbone中可提取出一对中间层特征,该中间层特征对我们表示为(Fls,Flq)l=1N,N表示为特征对(样本对)数量。然后,我们从中间层特征对的集...
Otseca是一款功能强大的开源工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以搜索并转储目标系统中的配置信息,并自动生成HTML格式的报告。 该工具旨在辅助研究人员以简单且快速的方式在目标环境中执行一系列命令集,扫描完成之后,我们将获取大量与目标系统组件配置相关的有价值信息,而这些信息可以在之后的渗透或安全审计活动中发挥...
Data communications and networking = 数据通信与网络 / 5th ed 本书以因特网五层模型为框架,以形象直观的描述手法,详细地介绍了数据通信和网络领域的基础知识,基本概念,基本原理和实践方法,堪称数据通信和网络方面的经典著作.另外,... Forouzan,BehrouzA - Data communications and networking = 数据通信与网络 / ...
我 市县级以上网络已运行十年之久 ,用户普遍反映电缆老化,接触不好 ,意见较大.造成用户收看不好的主要原因 ,是电缆网络系统的可靠性不高所引起 ,为此我们每天要投入大量的人力物力进行维护 ,但事倍功半.许多地方提出改造网络的主要办法 ,即实现光缆传输 ,按每个光接点5关键词: 有线电视网;网络改造;电缆 DOI...