Pointnet++改进61:添加InceptionDWConv2d|保持大感受野的同时,显著提升了模型的计算效率

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InceptionDWConv2d,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 1.理论介绍 受ViTs远程建模能力的启发,大核卷积最...

Pointnet++改进59:全网首发MogaBlock(2024最新模块)|用于在纯基于卷积神经网络的模型中进行判别视觉表示学习,具有良好的复杂性和性能权衡

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MogaBlock,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 1.理论介绍 通过将内核尽可能全局化,现代卷积神经网络在计算机视觉任务...

YoloV10改进策略:Block改进|PromptIR(NIPS‘2023)|轻量高效,即插即用|(适用于分类、分割、检测等多种场景)

文章目录 摘要 官方结果 代码详解 如何在自己的论文中描述 摘要 本文使用PromptIR框架中的PGM模块来改进YoloV10。PGM(Prompt Generation Module)模块是PromptIR框架中的一个重要组成部分,主要负责生成输入条件化的提示(prompts)。这些提示是一组可学习的参数,它们与输入特征相互作用,以嵌入有关各种类型图像退化的信息。 PGM模块的核心功能是动态地从...

YoloV10改进策略:BackBone改进|RIFormer在YoloV10中的创新应用与显著性能提升

摘要 在深度学习领域,模型架构的不断优化是推动计算机视觉任务性能飞跃的关键驱动力。近期,我们创新性地将高效的RIFormer主干网络引入到了YoloV10目标检测模型中,这一变革不仅保留了YoloV10原有的高速推理能力,更在检测精度上实现了显著提升,为实时目标检测任务树立了新的标杆。 RIFormer主干网络简介: RIFormer是一种经过精心设计的视觉骨干网络,其核心在于去除了传统视觉Tran...

【论文阅读】通过使用实体增强框架融合多种多模态线索来改进假新闻检测

通过使用实体增强框架融合多种多模态线索来改进假新闻检测 Abstract 最近,带有文本和图像的假新闻比纯文本假新闻实现了更有效的传播,引发了多模态假新闻检测的严重问题。 目前关于这个问题的研究对开发多模态模型做出了重大贡献,但在充分建模多模态内容方面存在缺陷。 他们中的大多数只是初步建模图像的基本语义作为文本的补充,这限制了它们的检测性能。 在本文中,我们发现多模态假新闻中三种有价值的文本-图像相...

Unet改进14:添加SEAttention||减少冗余计算和同时存储访问

自适应地重新校准通道特征响应。我们表明,这些块可以堆叠在一起,形成SENet架构,在不同的数据集上非常有效地泛化。我们进一步证明,SE块在略微增加计算成本的情况下,为现有最先进的cnn带来了显著的性能改进。 压缩和激励网络构成了我们2017年ILSVRC分类提交的基础,该分类提交获得了第一名,并将前5名的错误率降低到2:25 %,比2016年的获奖作品相对提高了25%。...

基于Python的机器学习系列(22):高斯混合模型(GMM)聚类的改进

L += math.log(pi[k]) NLL += multivariate_normal.logpdf(X[i], mean=mean[:, k], cov=cov[k]) # 检查对数似然是否改进 if np.abs(NLL - oldNLL) < tol: print(f"Converged at iteration {iteration}") break oldNLL = NLL # 每5...

C++20标准对线程库的改进:更安全、更高效的并发编程

引言 C++20 是 C++ 语言的一个重要里程碑,它引入了许多新特性,其中就包括对线程库(thread)的重大改进。这些改进不仅增强了语言的并发编程能力,还解决了先前版本中的一些痛点问题。本文将详细介绍 C++20 在线程方面的改进,并探讨这些改进如何使 C++ 语言变得更加安全和高效。 C++20线程改进概述 C++20 对线程库的主要改进集中在以下几个方面: std::jthread 类型线程...

YoloV8的改进策略:下采样改进|集成GCViT的Downsampler模块实现性能显著提升|即插即用

能,特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力,我们引入了来自GCViT(Global Context Vision Transformers)模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改进方法,并探讨其带来的显著优势。 Downsampler模块的引入 在YoloV8的原有架构中,下采样主要通过卷积层配合步长(stride)实现,这种方式虽然简单有效,但在特征提取过程中可能会损失部分重...

Unet改进2:在不同位置添加CBAM注意力机制

本文内容:在不同位置添加CBAM注意力机制 目录 论文简介 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 摘要。我们提出了卷积块注意模块(CBAM),这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。给定一个中间特征映射,我们的模块沿着两个独立的维度依次推断注意力映射,通道和空间,然后将注意力映射乘以输入特征映射以进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块,它可以无缝地集成到任何C...
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2024-10-05 14:31:27 1728109887