机器学习——卷积的变种

机器学习——卷积的变种 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是深度学习领域中最重要的技术之一,它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。在CNN中,卷积层是最核心的组成部分之一,而卷积操作有许多不同的变种,本文将简单介绍窄卷积、宽卷积和等宽卷积这三种常见的卷积变种。 1. 基本概念 在深度学习中,卷积操作是一种有效的特征提取方式,它通...

Pointnet++改进即插即用系列:全网首发OREPA在线重新参数化卷积,替代普通卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入OREPA,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三...

机器学习——卷积基础

机器学习——卷积基础 卷积在机器学习中扮演着重要的角色,尤其在计算机视觉领域。本文将介绍卷积的基本概念、组成部分和方法,并用Python实现算法。 1. 基本概念 卷积是一种在数学上的运算,它通过将两个函数进行加权平均来产生第三个函数。在机器学习中,卷积通常用于处理图像、音频和文本数据。卷积操作可以用于提取特征、降维和处理数据。 2. 基本组成部分 滤波器(Filter):滤波器是一个矩阵,用于对输...

机器学习——卷积神经网络中的其他类型

机器学习——卷积神经网络中的其他类型 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是深度学习领域中最重要的技术之一,它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。在CNN中,卷积层是最核心的组成部分之一,而卷积操作又有许多不同类型,本文将重点介绍其中的两种特殊类型:空洞卷积和转置卷积。 1. 空洞卷积(Dilated Convolution) 空...

卷积变体-----分组卷积、深度可分离卷积、膨胀卷积

文章目录 一、分组卷积1.1 概述1.2 参数量变换 二、深度可分离卷积2.1 概述2.2 计算 三、膨胀卷积 一、分组卷积 1.1 概述  1. 分组卷积(Group convolution )最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此把特征图分给多个GPU分别进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。  2. 一般的卷积会对...

卷积神经网络(Pytorch 08)

一 从全连接层到卷积 卷积网络 主干的基本元素:这包括 卷积层本身、填充(padding)和 步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的 汇聚层(pooling)、在每一层中多通道(channel)的使用。卷积神经网络 (convolutional neural networks,CNN)是机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法。 的多层感知机十分适合处理表格数据,其中 行对应...

YOLOv9改进策略 :注意力机制 | 注意力机制与卷积的完美融合 | 最新移动端高效网络架构 CloFormer

 引入CloFormer 中的 AttnConv,上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制,引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息,从而提高性能。  💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv |   亲测在多个数据集能够实现涨点  改进结构图如下: 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新: 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】...

YOLOv9改进策略 :卷积魔改 | 感受野注意力卷积运算(RFAConv)

💡💡💡本文改进内容:感受野注意力卷积运算(RFAConv),解决卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力模块(CA)只关注空间特征,不能完全解决卷积核参数共享的问题 💡💡💡使用方法:代替YOLOv9中的卷积,使得更加关注感受野注意力,提升性能 💡💡💡RFAConv|   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点,有的数据集达到3个点以上  改进结构图如下: 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:...

YoloV8改进策略:BackBone改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力

摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8中。我尝试了多种改进方法,并附上改进结果,方便大家了解改进后的效果,为论文改进提供思路。 论文:《ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近,通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络(CNN)的性能方面具有巨大潜力。然而,大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现...

机器视觉学习(七)—— 卷积、边缘和滤波器

目录 一、卷积运算 1.1 卷积运算的公式 1.2 卷积操作 二、垂直边缘与水平边缘 2.1 cv2.filter2D()函数 2.2 Sobel算子 三、滤波器 一、卷积运算 1.1 卷积运算的公式 卷积运算是一种图像处理的基本操作,常用于图像滤波、边缘检测等应用中。 卷积运算的基本思想是将一个图像与一个称为卷积核(或滤波器)的小矩阵进行乘积运算,然后将所有乘积的结果相加,得到最终的输出图像。这个过...
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2024-04-14 15:37:52 1713080272