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CBAM Attention.py
CBAM Attention.py
attention
pytorch
深度学习
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CBAM注意力机制——pytorch源代码
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CBAM_MNIST.py
构建一个四层神经网络识别手写体数据集MNIST，然后将注意力模块CBAM插入到网络的第一层之后，查看注意力模块的性能。可以改变CBAM模块插入的位置，做到任意插入。
CBAM注意力机制.py
keras实现CBAM注意力机制模块
30种常见注意力机制论文、解读、使用方法、实现代码整理（Attention）
5星 · 资源好评率100%
30种常见注意力机制论文、解读、使用方法、实现代码整理（Attention）
CBAM.PyTorch:论文非官方工具：CBAM
CBAM.PyTorch 论文：CBAM的非官方实现者：卷积块注意模块 介绍 这些代码是用于纸张的重新实现版本：CBAM：卷积块注意模块 Woo S，Park J，Lee JY等。 CBAM：卷积块注意模块 结构 CBAM概述。 该模块具有两个连续的子...
Efficientnet_pytorch_cbam_gui
模型方面采用的是efficientnet-b5，在原始b5模型中增加了cbam注意力模块，数据增强方面使用了随机裁切、翻转、auto_augment、随机擦除以及cutmix, 损失函数采用CrossEntropyLabelSmooth，训练策略方面采用了快照集成...
Multi-Attention(CBAM和deepmoji的集合使用）.rar
基于Convolutional Block Attention Module (CBAM)的Multi-Attention模型设计与实现。模型本质上是并行添加了 CBAM 和 DeepMoji 注意力机制，并在最后将它们的特征进行合并。
ResNet_Attention:ResNet +注意力
5星 · 资源好评率100%
ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10...
Python-BAM和CBAM的官方PyTorch代码
Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)
CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制.zip
5星 · 资源好评率100%
CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制.zip
CBAM-keras-master.rar_CBAM-keras_CBAM-keras-master_keras_keras c
实现深度学习中，对图像的注意力机制，强化网络的学习能力，提高网络精度和泛化能力。
CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制_源码.zip
5星 · 资源好评率100%
CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制_源码.zip
基于CBAM-CNN的模拟电路故障诊断.pdf
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attention-module
BAM和CBAM “ ”和“ ”的官方PyTorch代码 更新与公告 2018-10-08： 当前，仅CBAM测试代码经过验证。 培训代码中可能存在一些小错误。 将在几天内修复。 2018-10-11：培训代码已通过...python train_imagenet.py -
3D-Attention-Keras:此回购包含常用注意力成像机制的3D实现
"CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains ...
CBAM-keras:在Keras上实施CBAM
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CBAM-Keras 这是实现。 该存储库还包括，因此您可以在基本的CNN模型，带有CBAM块的基本模型和带有SE块的基本模型之间进行训练和比较。CBAM：卷积块注意模块CBAM提出了一个称为“卷积块注意模块”（CBAM）块的体系...
基于CBAM-EfficientNet的垃圾图像分类算法研究.pdf
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CBAM：一种基于业务案例进行活动挖掘的分级聚类算法.pdf
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CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制
5星 · 资源好评率100%
注意力机制使用；卷积神经网络的变体keras实现
用PyTorch实现MNIST手写数字识别对应源码文件
5星 · 资源好评率100%
博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851
Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。
哈尔滨工业大学-ChatGPT调研报告-2023.3.6-94页
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2022年11月30日，OpenAI推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力，它可以很好地理解用户意图，做到有效的多轮沟通，并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT上线后，5天活跃用户数高达100万，2个月活跃用户数已达1个亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外，ChatGPT还
百度文心一言测试指引指南
刚刚发布的百度文心一言已经出了测试指引了
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
行人跌倒数据集（VOC格式）
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皮肤病语义分割数据集+代码+unet模型 2000张标注好的数据+教学视频
5星 · 资源好评率100%
兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。
zotero翻译插件2022.9.7
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YOLOV5交通标志识别检测数据集+代码+模型+教学视频
交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理
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