狂暴性能连超UNet++/UNet v2,计算量降低160倍!!!图像分割迎来新SOTA!强烈建议每一个医学生阅读!——机器学习/深度学习 327 4 2:13 App Stand Alone Self Attention(NeurIPS2019):即插即用的自注意力机制模块 2455 1 1:44 App ICCV2023--iRMB:即插即用的倒残差自注意力模块 822 4 2:49 App TVConv(...
带有雨图像输入到两个卷积层中用于特征提取,而后输入三个和maxpooling相连接的NEDB密集块,接着对称的输入NEDB并进行uppooling恢复到原始图像大小,再经过两个conv进行图像恢复,整个网络是一个对称的结构,用skip一一连接,形成Encorder-Decorder的结构。而每个NEDB的结构如上。实验结果如下,个人觉得unet结构+引入non-local...
1.2. 查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式, 下面来看看如何通过这两种注意力提示, 用神经网络来设计注意力机制的框架, 首先,考虑一个相对简单的状况,即只使用非自主性提示。要想将选择偏向于感官输入, 则可以简单地使用参数化的全连接层,甚至是非参数化的汇聚层。 因此,是否...
专注于DL、计算机视觉,医学交叉,致力于用白话的方式讲述人工智能技术。在线躺赚金币,装备秒捡卖钱,快来体验! 点击前往>> 接下来播放 自动连播 2025一定要学的DeepSeek教程!1小时彻底搞懂(全满血本地部署+测评+知识库搭建+使用技巧)——ai大模型/LLM/大模型学习路线/Propmt 吴恩达LLM 7.1万 11 2025重发爆赞...
本视频介绍了如何利用已有模块,来进行自己算法的缝合。其中这些模块会放在我的工坊中,大家可以自取。以YOLOv5和Unet算法为例子,介绍了怎样引入即插即用的缝合模块,操作简单易上手。知识 校园学习 研究生 CV 缝合模型 模块缝合 深度学习 水论文 小鱼儿师兄 发消息 ...
DA_Block:即插即用模块,可缝合在transformer或unet中 00:51 NAF:即插即用模块,适用于图像恢复领域 00:25 MobileNetV4来啦,其中的UIB块 00:50 TIF:特征融合模块,可以在跳跃连接过程中使用 01:01 PConv(CVPR2023):即插即用卷积模块 01:03 GCT(CVPR2020):改进通道注意力SENet,即插即用模块 00:31 ...
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