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(2) 完整的模块 根据ITU-R 530-8规范的微波规划 设备数据库 功率预算和链路可靠性分析 基于链路或网络的完整干扰分析 第一章 仿真原理 第二章 UNET仿真工具介绍 第三章 仿真工具操作 业务模型参数 话务分布 WCDMA无线射频参数 站点信息输入 蒙特卡罗仿真 统计分析 覆盖图 Ec/Io 网络性能分析 Link budget Analysis...
对于为什么要在测试的时候剪枝，而不是直接拿剪完的L1，L2，L3训练，我们的解释其实上一页ppt上面写了，剪掉的部分在训练时的反向传播中是有贡献的，如果直接拿L1，L2，L3训练，就相当于只训练了不同深度的U-Net，最后的结果会很差。第二个问题，如何去决定剪多少，还是比较好回答的。因为在训练模型的时候会把...
对于为什么要在测试的时候剪枝,而不是直接拿剪完的L1,L2,L3训练,我们的解释其实上一页ppt上面写了,剪掉的部分在训练时的反向传播中是有贡献的,如果直接拿L1,L2,L3训练,就相当于只训练了不同深度的U-Net,最后的结果会很差。 第二个问题,如何去决定剪多少,还是比较好回答的。因为在训练模型的时候会把数据分为...
dispersive ）表示学习模型，处理息肉位置和形状的多样性。此外，判别器在对抗性训练框架中生成的置信度图...
CNN注意力机制全系列ppt 注意力机制unet 摘要 在本文中提出了一种名为空间注意力UNet(SA-UNet)的轻量级网络,它不需要大量的带注释的训练样本,可以以数据增强的方式来更有效的使用可用的带注释的样本。SA-UNet引入一种空间注意模块,这个模块沿着空间维度推断注意图,并将注意图与输入特征图相乘,进行自适应特征性细化...
首先回顾一下UNet,UNet的结构如下图所示: 「从UNet的网络结构我们会发现两个最主要的特点,一个是它的U型结构,一个是它的跳层连接。」其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息,解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复,为了减少下采样过程带来的空间信息损失跳层连接被引入了,通过Concat的方式使得上...
首先回顾一下UNet,UNet的结构如下图所示: UNet 网络结构 「从UNet的网络结构我们会发现两个最主要的特点,一个是它的U型结构,一个是它的跳层连接。」其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息,解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复,为了减少下采样过程带来...
通常来说,文生图模型遵循以下公式(图片来自李宏毅老师课堂PPT): Text Encoder: 一个能对输入文字做语义解析的Encoder,一般是一个预训练好的模型。在实际应用中,CLIP模型由于在训练过程中采用了图像和文字的对比学习,使得学得的文字特征对图像更加具有鲁棒性,因此它的text encoder常被直接用来做文生图模型的text ...
这样的话我们存一幅图的时候就只需要存一个特征和一个解码器即可。这个想法我个人认为是很漂亮了。同理,这个思路也可以用在原图像去噪,做法就是在训练的阶段在原图人为的加上噪声,然后放到这个编码解码器中,目标是可以还原得到原图。 后来把这个思路被用在了图像分割的问题上,也就是现在我们看到的U-Net结构,在...