CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521   简介:我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络.给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度.通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特征细化的输入特征映射.因为 CBAM 是一个轻量级和通用的模块, 它可以无缝地集成到任何 CNN 架构只增加微不足道的间接

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算

本文记录了利用FPGA加速图像处理中的卷积计算的设计与实现.实现环境为Altera公司的Cyclone IV型芯片,NIOS II软核+FPGA架构. 由于这是第一次设计硬件加速模块,设计中的瑕疵以及问题欢迎前来讨论. 更新记录: D0423 记录FPGA核心计算模块和控制模块 D0426 记录FPGA核心计算模块的控制驱动,性能与功能测试 Part1 : 卷积相关 软件实现卷积 卷积是将原来矩阵的对应部分与卷积核对位乘法再加起来,形成新的矩阵中的一个位. 图中红色的框是卷积操作当前所在位置,对

介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛(一个著名的计算机视觉竞赛)取得优异成绩的深度卷积神经网络. LeNet LeNet 证明了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别的最先进的结果.这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台,为世人所知. net = nn.Sequential() net.add( nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmoid'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, str

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN

前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

前言 对于卷积神经网络(cnn)这一章不打算做数学方面深入了解,所以只是大致熟悉了一下原理和流程,了解了一些基本概念,所以只是做出了一些总结性的笔记. 感谢B站的视频 https://www.bilibili.com/video/BV1j7411f7Ru?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 很不错的讲解 全连接神经网络的缺点 两个神经元,为了求出隐藏层和输出层最佳的(w,b),我们就要求四个偏导,期间还得为链式求导付出3次连乘的代价.倘若我们的网络

1.模块和依赖注入概述 1.了解模块 AngularJS模块是一种容器,把代码隔离并组织成简洁,整齐,可复用的块. 模块本身不提供直接的功能:包含其他提供功能的对象的实例:控制器,过滤器,服务,动画 可通过定义其提供的对象构建模块.通过依赖注入将模块连接在一起,构建一个完整的应用程序. AngularJS建立在模块原理上.大部分AngularJS提供的功能都内置到ng-*模块中. 2.依赖注入 定义依赖对象并动态地把它注入另一个对象,使得所有的依赖对象所提供的功能都能使用.(提供器 注入器服务)

配置块 在模块的加载阶段,AngularJS会在提供者注册和配置的过程中对模块进行配置.在整个AngularJS的工作流中,这个阶段是唯一能够在应用启动前进行修改的部分. angular.module('myApp', []) .config(function($provide) {}); 最常使用的factory,directive等都是config函数的语法糖,它们都会在配置阶段执行. 需要特别注意的是,AngularJS会以函数的书写和注册的顺序来执行它们.也就是说我们不能注入一个尚未注册

点击查看AngularJS系列目录 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/leosx/ 什么是AngularJS的模块 我们所说的模块,是你的AngularJS应用程序的一个组成部分,它可以是一个Controller,也可以是一个Service服务,也可以是一个过滤器(Filter),也可以是一个directive(指令)等等…都是属于一个模块! 大多数的应用程序都是有一个自己的函数入口方法Main ,用它来进行初始化,以及加载装配各个模块,然后这些模块的组合,构成了你的

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +

直观理解深度学习的卷积 探索使他们工作的强大视觉层次   近年来强大且多功能的深度学习框架的出现使得可以将卷积层应用到深度学习模型中,这是一项非常简单的任务,通常可以在一行代码中实现. 然而,理解卷积,特别是第一次理解卷积常常会让人感到有些不安,诸如内核,滤波器,通道等都是相互堆叠在一起的.然而,卷积作为一个概念是非常强大和高度可扩展的,在这篇文章中,我们将逐步分解卷积操作的机制,将它与标准的完全连接的网络相关联,并探索它们是如何建立强大的视觉层次结构,使其成为图像的强大特征提取器. 2D卷积:

前言 最近尝试看TensorFlow中Slim模块的代码,看的比较郁闷,所以试着写点小的代码,动手验证相关的操作,以增加直观性. 卷积函数 slim模块的conv2d函数,是二维卷积接口,顺着源代码可以看到最终调的TensorFlow接口是convolution,这个地方就进入C++层面了,暂时不涉及.先来看看这个convolution函数,官方定义是这样的: tf.nn.convolution( input, filter, padding, strides=None, dilation_ra

nodejs模块学习: webpack nodejs 发展很快,从 npm 上面的包托管数量就可以看出来.不过从另一方面来看,也是反映了 nodejs 的基础不稳固,需要开发者创造大量的轮子来解决现实的问题. 知其然,并知其所以然这是程序员的天性.所以把常用的模块拿出来看看,看看高手怎么写的,学习其想法,让自己的技术能更近一步. 引言 nodejs 的革命性的发展,给前端带来了无限可能.因为一直以来,对于前端来说,没有合适的工具进行处理手里的工作,对待 js,css,html 的工具要么不顺手,

本文模块编写参考http://blog.codinglabs.org/articles/intro-of-nginx-module-development.html 之前讲了nginx的安装,算是对nginx有了最初步的了解,在配置完之后,我们就可以进行简单的nginx模块开发了. 下面本文展示一个简单的Nginx模块开发全过程,我们开发一个叫echo的handler模块,这个模块功能非常简单,它接收“echo”指令,指令可指定一个字符串参数,模块会输出这个字符串作为HTTP响应.例如,对ngi

Verilog模块概念和实例化 模块的概念 模块(module)是verilog最基本的概念,是v设计中的基本单元,每个v设计的系统中都由若干module组成. 1.模块在语言形式上是以关键词module开始,以关键词endmodule结束的一段程序. 2.模块的实际意义是代表硬件电路上的逻辑实体. 3.每个模块都实现特定的功能. 4.模块的描述方式有行为建模和结构建模之分. 5.模块之间是并行运行的. 6.模块是分层的,高层模块通过调用.连接低层模块的实例来实现复杂的功能. 7.各模块连接完成