通过在CAFFM中策略性地部署瓶颈结构和加权平均,该模型不仅减少了计算负载,还显著提高了特征融合的质量。 MRA-IDN: A Lightweight Super-Resolution Framework of Remote Sensing Images Based on Multiscale Residual Attention Fusion Mechanism 方法:本文提出了一种轻量级多尺度残差注意信息提取网络(MRA-IDN)用于处理遥感...
轻量图像超分辨率残差网络:Attention与ResNet融合 一、问题背景 单图像超分辨率(SISR)是计算机视觉和图像处理领域中的经典问题,目标是从输入的低分辨率图像重建高分辨率图像。 深度学习方法在SISR中取得了显著成果,但大多数方法通过构建更复杂的网络来提高性能,这需要大量的计算资源,限制了超分辨率技术的实际应用。 二、...
通过在CAFFM中策略性地部署瓶颈结构和加权平均,该模型不仅减少了计算负载,还显著提高了特征融合的质量。 MRA-IDN: A Lightweight Super-Resolution Framework of Remote Sensing Images Based on Multiscale Residual Attention Fusion Mechanism 方法:本文提出了一种轻量级多尺度残差注意信息提取网络(MRA-IDN)用于处理遥感...
ResNet与Attention融合 resnet和inception ResNet ResNet 诞生于一个美丽而简单的观察:为什么非常深度的网络在增加更多层时会表现得更差? 直觉上推测,更深度的网络不会比更浅度的同类型网络表现更差吧,至少在训练时间上是这样(当不存在过拟合的风险时)。让我们进行一个思想实验,假设我们已经构建了一个 n 层网络,...
A FEW-SHOT ATTENTION RECURRENT RESIDUAL U-NET FOR CRACK SEGMENTATION 方法:论文介绍了一种针对道路裂缝分割的少样本学习策略。该方法基于带有循环残差和注意力模块的U-Net结构(R2AU-Net)。通过重新训练策略,随着少量新的修正样本输入分类器,动态微调U-Net的权重。
resnet50中添加attention resnet50改进 知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络,常采用teacher-student学习策略,已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中。这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度,MEAL V2不需要修改网络结构,也不需要其他特殊的训练策略和数据增强就可以...
注意力机制(Attention Mechanism)是一种模拟人类视觉注意力过程的深度学习技术。它通过对输入信息的不同部分赋予不同的权重,使模型能够聚焦于重要信息,忽略不相关信息,从而提高模型的效率和准确性。在深度学习中,注意力机制已被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等多个领域。 二、ResNet中的注意力机制 ResNet与注意力...
(x)# ResNet的残差层x=self.base_model.layer1(x)x=self.base_model.layer2(x)x=self.base_model.layer3(x)x=self.base_model.layer4(x)# 第二个注意力模块:最后一层卷积后x=self.attention_layer2(x)# 平均池化x=self.base_model.avgpool(x)# 展平并通过全连接层x=torch.flatten(x,1)x=...
ReViT: Enhancing Vision Transformers with Attention Residual Connections for Visual Recognition 方法:论文引入了一种创新的残余注意力视觉变换器(ReViT)网络,通过将残余注意力学习整合到视觉变换器(ViT)架构中,来增强对视觉特征的提取。该方法有效地传输和累积来自查询和键的注意力信息,跨越连续的多头自注意力(MHSA)...
基于Attention和ResNet,提出了一种CNN-BiLSTM模型应用于短期电力负荷预测。该模型由Python深度学习框架keras2.6.0构建,损失函数设置为MSE,优化器设置为Adam。设为预测值,yi为实际值,n为样本数量,MSE表达式如下: (5) 模型由输入层、CNN层、...