本文提出了基于注意力机制的ResNet18网络的眼疾识别算法。主要使用了ResNet18和RenNet18_NAM两种卷积神经模型对患者眼底视网膜图像进行眼底疾病识别 - 飞桨AI Studio
1、本发明的目的在于:针对基于图片处理算法的机器视觉难以识别特征差异不明显的蚕茧,以及目前基于深度学习算法识别蚕茧的机器视觉会随着网络的增加导致模型退化,使蚕茧分类准确率下降的问题,提供一种基于resnet18和注意力机制的蚕茧图片分类方法及系统,实现蚕茧分类准确率的增加和选茧效率的提升。 2、为了实现上述发明目的...
采用名为GloRe的图形卷积模块来捕获全局像素关系。它可以比注意力机制更有效地捕捉全局背景,实现更好的蒸馏效果。 具体来说,分别从教师和学生的骨干中提取多尺度特征,并将其提供给不同的GloRe模块,以捕获全局像素关系。然后,提取像素级关系特征,将全局关系从教师传递给学生。蒸馏损失如等式(1)所示。 此外,为了最小化...
FNet是一个快速有效的 Transformer 模型,通过使用标准的非参数傅里叶Transformer替代自注意力机制,在GLUE基准测试上分别达到了BERT-Base和BERT-Large各自92%和97%的准确率。MetaFormer是另一项有影响力的工作,它从一般架构的角度研究视觉 Transformer 。它经验性地证明了视觉 Transformer 的成功不仅仅归功于自注意力机制...
优化残差块结构:针对残差块的结构进行优化,如采用更高效的卷积层、引入注意力机制等,可以提高网络的性能。此外,还可以尝试采用不同的残差连接方式,如加法连接、乘法连接等,以进一步提高网络的表达能力。 数据增强与正则化:通过数据增强和正则化技术,可以有效提高模型的泛化能力。例如,可以采用随机裁剪、旋转、翻转等数据...
提出了基于图卷积的逐像素关系蒸馏。与注意力机制相比,图卷积可以更有效地捕获全局上下文,实现更好的蒸馏效果。 提出了实例关系蒸馏,以获得更丰富的小目标表示。实验证明,实例关系蒸馏可以提高小目标的检测精度。 双重关系知识蒸馏实现了最先进的性能,它将基于ResNet50的Faster RCNN从38.4%提高到41.6%mAP,并将基于Res...
进的CBAM-ResNet 算法进行苹果叶部病害识别。以 ResNet18 作为基础模型 , 对轻量级卷积块注意力模块 (Convo? lutional Block Attention Module ,CBAM ) 注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机 (Multilayer Perceptron , MLP ) 进行升维改进 , 放大苹果叶部病害特征细节 ; 将改进的 CBAM 融入残差模块中 , ...
从姿态图像重建 3D 室内场景通常分为两个阶段：图像深度估计，然后是深度合并（depth merging）和表面重建...
首先在ResNet18中添加HAM混合注意力机制模块,提升网络的特征提取能力和关键特征的挖掘能力;其次改进ResBlock模块,引入可变形卷积替代模型中的普通卷积,增强感受野,提高整个模型的鲁棒性;在训练过程中使用迁移学习和数据增强扩充样本集避免造成过拟合现象,试验结果表明,提出的模型的分类准确率相比原模型提升约6%,达到93%。
第三,改进主干特征提取网络,就是类似加个注意力机制等。根据个人实验情况来说,这种改进有时候很难有较大的检测效果的提升,乱加反而降低了特征提取能力导致mAP下降,需要有技巧的添加。 第四,改进特征融合网络,理由、方法等同上。 第五,改进检测头,更换检测头这种也算个大的改进点。